Scaling down photonic waveguide devices on the SOI platform
Notice bibliographique
Résumé
We discuss the challenges encountered when scaling down photonic waveguide devices, and demonstrate possible solutions in silicon-on-insulator (SOI) platform. First, sources of waveguide birefringence such as waveguide geometry and stress in the waveguiding layer are discussed. Birefringence sensitivity to inaccuracy of waveguide dimensions is compared for different waveguide geometries, including trapezoidal and rectangular cross-sections. Results show that trapezoidal waveguides are more robust, which makes fabrication tolerances less stringent. Methods for minimizing the waveguide birefringence using stress induced by an over-cladding dielectric film, and by inducing form birefringence through deposition of thin layers of high and low refractive index materials, are discussed. Compact arrayed waveguide grating (AWG) devices are presented, with internal loss of -5.9 dB, crosstalk better than -20 dB, and polarization dependent wavelength shift of <0.05 nm. We discuss and quantify the sources of loss and crosstalk in our AWG devices, and review the methods we have developed for compensation of the polarization dependent wavelength shift, including etched compensator and silicon-oxide-silicon (SOS) compensator. The latter exploits form birefringence of a thin buried oxide layer sandwiched between silicon waveguide core and a silicon over-layer, and is simple to fabricate by standard oxide and amorphous silicon or polysilicon deposition techniques. The calculated loss penalty of the SOS compensator is less than 0.2 dB for both TE and TM polarization.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».