An indirectly pumped terahertz quantum cascade laser with low injection coupling strength operating above 150 K
Notice bibliographique
Résumé
We designed and demonstrated a terahertz quantum cascade laser based on indirect pump injection to the upper lasing state and phonon scattering extraction from the lower lasing state. By employing a rate equation formalism and a genetic algorithm, an optimized active region design with four-well GaAs/Al0.25Ga0.75As cascade module was obtained and epitaxially grown. A figure of merit which is defined as the ratio of modal gain versus injection current was maximized at 150 K. A fabricated device with a Au metal-metal waveguide and a top n+ GaAs contact layer lased at 2.4 THz up to 128.5 K, while another one without the top n+ GaAs lased up to 152.5 K (1.3ℏω/kB). The experimental results have been analyzed with rate equation and nonequilibrium Green's function models. A high population inversion is achieved at high temperature using a small oscillator strength of 0.28, while its combination with the low injection coupling strength of 0.85 meV results in a low current. The carefully engineered wavefunctions enhance the quantum efficiency of the device and therefore improve the output optical power even with an unusually low injection coupling strength.
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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 | 0,000 | 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 ».