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Enregistrement W2078252069 · doi:10.1039/c4fd00181h

Ultrafast dynamics of nanoplasmonic stopped-light lasing

2014· article· en· W2078252069 sur OpenAlexaff
Sebastian Wuestner, T. E. Pickering, Joachim M. Hamm, A. Freddie Page, Andreas Pusch, Ortwin Hess

Notice bibliographique

RevueFaraday Discussions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilLeverhulme Trust
Mots-clésLasing thresholdPlasmonPolaritonSurface plasmon polaritonSurface plasmonUltrashort pulseOptoelectronicsPhysicsMaterials scienceOpticsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the spatio-temporal dynamics of coherent amplification and lasing in planar gain-enhanced nanoplasmonic structures and show that a singularity in the density of optical states leads to a stopped-light feedback mechanism that allows for cavity-free photonic and surface-plasmon polariton nanolasing. We reveal that in the absence of cavity-induced feedback a phase-locked superposition of a quasi dispersion-free waveguide mode promotes the dynamic formation of a subwavelength lasing mode. Simulations on the basis of a full-time domain Maxwell-Bloch Langevin approach uncover a high spontaneous emission factor β≈0.9 and demonstrate that the stopped-light lasing/spasing mechanism is remarkably robust against interface roughness. Stopped-light surface-plasmon polariton lasing is shown to be stable for gain sections of a width of down to 200 nm but in wider gain structures of the order of 1 μm the dynamics is characterised by spatio-temporally oscillating lasing surface-plasmon polaritons with typical temporal and spatial periods of smaller than 5 fs and smaller than 100 nm. Stopped-light lasing thus provides opportunities for ultrafast nanolasing and the realization of ultra-thin lasing surfaces and offers a new route to ultrafast spasing and cavity-free active quantum plasmonics.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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