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Enregistrement W2075938280 · doi:10.1063/1.3689324

Semiconductor laser simulations using non-equilibrium Green’s functions

2012· article· en· W2075938280 sur OpenAlexaff
Jacek M. Miloszewski, Marek S. Wartak

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamiltonian (control theory)LaserPhysicsPhotonSemiconductor laser theorySemiconductorQuantum wellQuantumElectronQuantum mechanicsStatistical physicsComputational physicsMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a novel method to simulate quantum well, edge-emitting semiconductor lasers in non-equilibrium steady-state. Our method is based on non-equilibrium Green’s functions approach which allows for a fully quantum mechanical description of carrier and photon dynamics. This microscopic approach significantly reduces the number of phenomenological parameters needed to simulate laser. General equations for photon Green’s functions and polarizations are derived as well as their coupling to electron Green’s functions through self-energies. Series of approximations are done to photon Green’s function to allow for efficient numerical approach. All equations are written in the non-orthogonal basis suitable for numerical calculations. As an example, the theory is applied to analyze Al0.2Ga0.8As/GaAs quantum well laser with the effective mass Hamiltonian. Major laser characteristics such as material and modal gain, threshold parameters, carrier and current densities were determined.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,515

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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