Accounting for inhomogeneous broadening in nano-optics by electromagnetic modeling based on Monte Carlo methods
Notice bibliographique
Résumé
Many experimental systems consist of large ensembles of uncoupled or weakly interacting elements operating as a single whole; this is particularly the case for applications in nano-optics and plasmonics, including colloidal solutions, plasmonic or dielectric nanoparticles on a substrate, antenna arrays, and others. In such experiments, measurements of the optical spectra of ensembles will differ from measurements of the independent elements as a result of small variations from element to element (also known as polydispersity) even if these elements are designed to be identical. In particular, sharp spectral features arising from narrow-band resonances will tend to appear broader and can even be washed out completely. Here, we explore this effect of inhomogeneous broadening as it occurs in colloidal nanopolymers comprising self-assembled nanorod chains in solution. Using a technique combining finite-difference time-domain simulations and Monte Carlo sampling, we predict the inhomogeneously broadened optical spectra of these colloidal nanopolymers and observe significant qualitative differences compared with the unbroadened spectra. The approach combining an electromagnetic simulation technique with Monte Carlo sampling is widely applicable for quantifying the effects of inhomogeneous broadening in a variety of physical systems, including those with many degrees of freedom that are otherwise computationally intractable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».