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Enregistrement W2130307180 · doi:10.1109/tap.2009.2019890

Free-Space Imaging Beyond the Diffraction Limit Using a Veselago-Pendry Transmission-Line Metamaterial Superlens

2009· article· en· W2130307180 sur OpenAlexaff
Ashwin K. Iyer, George V. Eleftheriades

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperlensOpticsMetamaterialPhysicsDiffractionLens (geology)Negative refraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focusing using conventional lenses relies on the collection and interference of propagating waves, but discounts the evanescent waves that decay rapidly from the source. Since these evanescent waves contain the finest spatial details of the source, the image suffers a loss of resolution and is referred to as ldquodiffraction-limited.rdquo Superlensing is the ability to create an image with fine features beyond the diffraction limit, and can be achieved with a ldquoVeselago-Pendryrdquo lens made from a metamaterial. Such a Veselago-Pendry superlens for imaging in free space must be stringently designed to restore both propagating and evanescent waves, but meeting these design conditions (isotropicn= epsivr= mur= -1) has proven difficult and has made its realization elusive. We demonstrate free-space imaging with a resolution over three times better than the diffraction limit at microwave frequencies using a Veselago-Pendry metamaterial superlens based on the negative-refractive-index transmission-line (NRI-TL) approach, which affords precise control over its properties and is also less susceptible to losses than other approaches. A microwave superlens can be particularly useful for illumination and discrimination of closely spaced buried objects over practical distances by way of back-scattering, e.g., in tumour or landmine detection, or for targeted irradiation over electrically small regions in tomography/hyperthermia applications.

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 seuil0,005

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations87
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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