Modeling and Optimization of Quasi-Phase Matching Via Domain-Disordering
Notice bibliographique
Résumé
Second-harmonic generation in a quasi-phase matched waveguide produced using a domain-disordered GaAs-AlAs superlattice is modeled including the effects of group velocity mismatch, nonlinear refraction, two-photon absorption, and linear loss. The model predicts our experimentally observed second-harmonic powers within an order of magnitude. Self-phase modulation and two-photon absorption led to reduced conversion efficiencies of up to 33% at input peak powers >50 W. Group velocity mismatch results in a reduction of 23% in conversion efficiency using estimated group velocities calculated from the measured effective refractive index. The modeling also shows that the conversion efficiency peaks at propagation lengths longer than the pulse walk off length and that duty cycle variations induced shifts in the tuning curves. Group velocity mismatch also increased the conversion bandwidth by ~ 30%. Incomplete modulation of chi(2)in disordered regions reduced the output conversion efficiency by up to two orders of magnitude. Grating-assisted phase matching led to a 7% efficiency drop for a Deltan of 0.045 at the second-harmonic and 0.01 at the fundamental. This model serves as a valuable tool to provide insight into the optimization of these devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».