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Enregistrement W2003004562 · doi:10.1117/12.622990

Advanced photonic circuit simulation

2005· article· en· W2003004562 sur OpenAlexaff
S.R.A. Dods, Jackson Klein, Z. Jakubczyk

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensOptiwave Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeam propagation methodComputer scienceFinite-difference time-domain methodPhotonic integrated circuitPhotonicsElectronic circuitElectronic engineeringPhotonic crystalPlanarWavelength-division multiplexingOpticsWavelengthPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Planar Photonic Circuits can perform many useful functions in optical communications systems, such as wavelength division multilplexing (WDM), optical channel add/drop, fibre/waveguide coupling, and amplifier gain equalization. They perform these functions by the interaction of the device structure with the light inside them. There are very effective and proven numerical methods available for modelling this interaction, such as the Beam Propagation Method (BPM), the Finite Difference Time Domain (FDTD) method, and coupled mode theory (CMT). However, these methods work on a microscopic level (typically the smallest distance is about 0.1 microns), but photonic circuits, on the other hand, can occupy an entire wafer (scale: 10 cm). The analysis must span 5 or more orders of magnitude in the change in scale. The successful analysis needs to combine the basic microscopic techniques with an approach at a more abstract, or system, level. It is interesting that software designed for the analysis of optical communication systems can be applied to planar photonic circuits. This paper shows an example of a practical photonic circuit, a lattice filter, that cannot be analysed by BPM alone. It will be demonstrated that when used with a system level analysis, the whole device can be simulated.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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