First-Band S-Vector Photonic-Crystal Superprism Demultiplexer Design and Optimization
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a complete approach to the design of a wavelength demultiplexer based on the S-vector superprism photonic-crystal phenomenon. We make use of a full 3-D modeling approach based on plane-wave-expansion method, which allows the full dynamics of beam propagation to be considered. This reveals significant nonuniformities in beam divergence and dispersion as a function of wavelength, which has been neglected in previous 2-D models and which reduces the scalability of these devices. We examine 1-D and 2-D photonic-crystal lattices and show that the 1-D lattice results in the smallest superprism area as a function of channel count. This is due to its lower band curvature relative to 2-D square and hexagonal lattices, even though it has much lower angular dispersion. We also modify the previous S-vector superprism design so that, for each channel, the prism region extends only as far as necessary for channel resolution at a specified crosstalk level. Based on silicon-on-insulator (SOI) technology, with a top silicon layer of 260 nm and minimum feature size of 75 nm, we present the design of a four-channel coarse-wavelength-division-multiplexing demultiplexer with theoretical crosstalk of 20 dB, which has a superprism area of 1367 mum2
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».