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Enregistrement W2165186423 · doi:10.1063/1.3702571

A phonon scattering assisted injection and extraction based terahertz quantum cascade laser

2012· article· en· W2165186423 sur OpenAlexafffund
E. Dupont, Saeed Fathololoumi, Z. R. Wasilewski, G. C. Aers, S. R. Laframboise, Martin Lindskog, Seyed Ghasem Razavipour, A. Wacker, Dayan Ban, H. C. Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of WaterlooInstitute for Microstructural Sciences
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTechnische Universität MünchenCMC Microsystems
Mots-clésLasing thresholdTerahertz radiationCascadePhononOptoelectronicsRate equationLaserQuantum cascade laserMaterials sciencePopulation inversionScatteringPhonon scatteringPhotonicsPhysicsOpticsCondensed matter physicsQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A lasing scheme for terahertz quantum cascade lasers, based on consecutive phonon-photon-phonon emissions per module, is proposed and experimentally demonstrated. The charge transport of the proposed structure is modeled using a rate equation formalism. An optimization code based on a genetic algorithm was developed to find a four-well design in the GaAs/Al0.25Ga0.75As material system that maximizes the product of population inversion and oscillator strength at 150 K. The fabricated devices using Au double-metal waveguides show lasing at 3.2 THz up to 138 K. The electrical characteristics display no sign of differential resistance drop at lasing threshold, which, in conjunction with the low optical power of the device, suggest—thanks to the rate equation model—a slow depopulation rate of the lower lasing state, a hypothesis confirmed by non-equilibrium Green’s function calculations.

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations76
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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