Modeling graphene based surface plasmon waveguides and devices
Notice bibliographique
Résumé
Graphene is different from most optical materials in that it is a thin material layer with a thickness as small as one atom. Graphene layers can be incorporated into optical simulations using either a surface conductivity material model or a volumetric permittivity material model; however, introducing graphene through a volumetric permittivity is computationally inefficient because it requires very fine discretization grids. We have recently developed a more efficient approach that enables the use of comparatively coarse grids by formulating a discretization of Maxwell’s equations (in the time or frequency domains) that combines a surface conductivity description of graphene layers with a volumetric permittivity description of other optical materials. This approach includes the full dispersion characteristics of graphene as specified by the Kubo formula. This paper demonstrates how the combined material description approach can be used to efficiently model state-of-the-art devices that take advantage of the energy confinement provided by surface plasmons. We show how to efficiently model TE and TM polarized surface plasmons, a surface plasmon waveguide switch, and an electro-optical modulator. This last example also includes electrical simulations of graphene and demonstrates how both optical and electrical simulations can be combined to produce a complete model of a graphene based device. For each example, we compare with previously published results, including experimental results.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».