Microcavity effects in ensembles of silicon quantum dots coupled to high‐<i>Q</i> resonators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microcavities can be used to control the spectral properties of ensembles of quantum dots. In this work, spherical microcavities with quality (Q) factors as high as 3 × 108 in air were coated with a layer of fluorescent silicon quantum dots. After coating, the transmission Q factors decreased to approximately 106 or slightly lower, while the luminescence Q‐factors (QPL) reached a maximum of ∼4000. While these are the highest QPL values yet reported for Si QDs, QPL was always orders of magnitude lower than the intrinsic cavity Q. One reason for the difference has its origin in the quantum dot emission linewidth, which is associated only with the QPL and not with the cold cavity (intrinsic) Q. Essentially, the Q factor in luminescence experiments arises from the spontaneous emission rate enhancements or suppressions experienced by the dot in the cavity. We developed a general model to calculate the luminescence spectrum and decay dynamics for an inhomogeneously broadened ensemble of quantum dots with arbitrary emission linewidths weakly coupled to an optical cavity. Using this model and comparing it with experiment, we show that the respective values of the luminescence quality factors and the cold cavity quality factors can be used to determine an effective quantum dot emission linewidth without the need for single particle spectroscopy. In the case of Si quantum dots, the room temperature emission linewidth may be as small as a few meV at room temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».