Characterizing short dispersion-length fiber via dispersive virtual reference interferometry
Notice bibliographique
Résumé
The ability to characterize fibers with near-zero dispersion-length products is of considerable practical interest. We introduce dispersive virtual reference interferometry (DVRI) as a technique for the characterization of short length (<1m) fibers with near-zero disperison-length. DVRI has an accuracy equivalent to standard balanced spectral interferometry (on the order of 10(−3) ps and 10(−5) ps/nm for the group delay and dispersion-length measurements respectively) but does not require wide spectral bandwidths or multiple spectral scans. Following experimental validation, the DVRI technique is used to characterize a 23.3-cm erbium-doped gain fiber (dispersion-length product <0.002 ps/nm), using a tunable laser with a bandwidth of 145 nm. Furthermore, the dispersion in a 28.6-cm commercial dispersion shifted fiber is characterized across the zero-dispersion wavelength and the zero-disperison-wavelength and slope were determined to be 1566.7 nm and 8.57 × 10(−5) ps/(nm2∙m) with a precision of ± 0.2 nm and ± 0.06 × 10(−5) ps/(nm2∙m), respectively.
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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 | 0,000 | 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 ».