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Enregistrement W2005105159 · doi:10.1364/oe.21.010160

Optimizing photonic crystal waveguides for on-chip spectroscopic applications

2013· article· en· W2005105159 sur OpenAlexfundno aff
Andreas C. Liapis, Zhimin Shi, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJoint Program Executive Office for Chemical, Biological, Radiological and Nuclear DefenseDefense Threat Reduction AgencyCanada Research Chairs
Mots-clésSpectrometerOpticsFinessePhotonic crystalBandwidth (computing)PhotonicsOptoelectronicsFigure of meritMaterials scienceRefractive indexPhotonic integrated circuitChipPhysicsTelecommunicationsLaserComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the applicability of photonic crystal waveguides to high-resolution on-chip spectrometers. We argue that the figure of merit by which their performance should be gauged is not the group index bandwidth product, which photonic crystal waveguides are usually optimized for, but the working finesse, which relates to the maximum number of spectral lines resolvable by a slow-light spectrometer. Through numerical simulation, we show that a properly-optimized photonic crystal waveguide could form the basis of a spectrometer with a spectral resolution of 0.04 nm over a 12.5 nm bandwidth near 1550 nm and with a footprint six times smaller than a conventional spectrometer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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