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Enregistrement W2334695088 · doi:10.1103/physreva.87.023802

Heterodyne beats between a continuous-wave laser and a frequency comb beyond the shot-noise limit of a single comb mode

2013· article· en· W2334695088 sur OpenAlexafffund
Jean-Daniel Deschênes, Jérôme Genest

Notice bibliographique

RevuePhysical Review A · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsOpticsHeterodyne (poetry)Heterodyne detectionContinuous waveFrequency combLaserBeat (acoustics)Shot noiseNoise (video)AcousticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate a simple and robust technique for improving the signal-to-noise ratio (SNR) of heterodyne beats between a low-power frequency comb and a continuous-wave (cw) laser. By exploiting the pulsed nature of the comb, a SNR better than the shot-noise limit for the beating of a single mode can be obtained. This technique relies on electrical gating of the beat signal to remove as much shot noise as possible from the measurement. This technique can also be understood as efficiently using the beating of the cw laser with many comb modes simultaneously. We demonstrate a simple experimental setup which achieves a 50-fold improvement in the shot-noise limited SNR of a conventional heterodyne setup and is in long-term agreement with a conventional heterodyne setup, at least to better than 1 part in ${10}^{17}$. The resulting analog signal is completely compatible with existing heterodyne setups and can be used as an upgrade to an existing setup which would benefit from the SNR improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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