Depth Profiling of Optical Absorption in Thin Films via the Mirage Effect and a New Inverse Scattering Theory. Part I: Principles and Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Impulse mirage effect spectroscopy is developed in this work as a nondestructive method for depth profiling the optical properties of samples which are nearly thermally homogeneous with depth. Both a theory and an experimental methodology are presented. An inverse scattering theory of the experimental photothermal deflection signal is derived, based on a previous theory of the impulse mirage effect, which takes into account the effect of Fresnel diffraction on the probe beam. To reconstruct the depth profile of heat source density generated by light absorption in an unknown sample, we have applied our inverse theory to the experimental impulse response, using a regularized minimum square error reconstruction algorithm based on our previously published expectation minimum principle. Because this reconstruction problem is ill posed, it was necessary to identify and compensate for all experimental bias errors significantly affecting the fidelity of the depth profiles. A procedure for obtaining the overall best-fit model of the depth profile given the minimum prior experimental information is presented. These procedures have produced an agreement between the experimental and theoretically predicted mirage effect response to within typical root-mean-square error levels of 0.5% or less.
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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 ».