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Enregistrement W1975838590 · doi:10.1070/qe2015v045n01abeh015264

Effect of parameter variations on the static and dynamic behaviour of a self-assembled quantum-dot laser using circuit-level modelling

2015· article· en· W1975838590 sur OpenAlexfundno aff
Mahdi Razm‐Pa, Farzin Emami

Notice bibliographique

RevueQuantum Electronics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor Quantum Structures and Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum NaukiInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaDeutscher Akademischer AustauschdienstGovernment of Canada
Mots-clésQuantum dotLaserQuantum dot laserMaterials scienceQuantumPhysicsOptoelectronicsSemiconductor laser theoryOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a new circuit model for a self-assembled quantum-dot (SAQD) laser made of InGaAs/GaAs structures. The model is based on the excited state and standard rate equations, improves the previously suggested circuit models and also provides and investigates the performance of this kind of laser. The carrier dynamic effects on static and dynamic characteristics of a SAQD laser are analysed. The phonon bottleneck problem is simulated. Quantum-dot lasers are shown to be quite sensitive to the crystal quality outside and inside quantum dots. The effects of QD coverage factor, inhomogeneous broadening, the physical source of which is the size fluctuation of quantum dots formed by self-assembly of atoms, and cavity length on the SAQD laser characteristics are analysed. The results of simulation show that an increase in the cavity length and in the QD coverage factor results in the growth of the output power. On the other hand, an increase in the coverage factor and a degradation of inhomogeneous broadening lead to an increase in the modulation bandwidth. The effect of the QD height (cylindrical shape) and stripe width of the laser cavity on QD laser modulation is also analysed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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