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Enregistrement W2026463081 · doi:10.1109/jstqe.2011.2135841

Monolithic Photonics Using Second-Order Optical Nonlinearities in Multilayer-Core Bragg Reflection Waveguides

2011· article· en· W2026463081 sur OpenAlexafffund
Payam Abolghasem, Junbo Han, Dongpeng Kang, Bhavin J. Bijlani, Amr S. Helmy

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésOrder (exchange)PhysicsNonlinear systemMatching (statistics)Topology (electrical circuits)Computer scienceMathematicsCombinatoricsStatisticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in phase-matching second-order nonlinear processes by using matching-layer-enhanced Bragg reflection waveguides (ML-BRWs) in AlxGa1-xAs material system are discussed. The limitations on the choice of the AlxGa1-xAs layers for applications that require high pump power operation are highlighted. Multilayer-core ML-BRWs are proposed as a new waveguide design with relaxed constraints over the choice of the AlxGa1-xAs layers composition. The tradeoffs associated with material bandgap on the efficiency of second-order nonlinear processes are examined by using this novel structure. The interplay among the various factors, including the nonlinear overlap factor, the effective second-order nonlinearity, and the third-order nonlinear effects result in the presence of an optimum detuning of the core bandgap from the operating wavelength for maximum conversion efficiency. Two different wafer structures are examined by using second-harmonic generation to elucidate these tradeoffs. The conversion efficiency is examined by using 30-ps, 2-ps, and 250-fs pulses at various pump average power levels.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations28
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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