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Enregistrement W2340897577 · doi:10.1103/physrevb.94.035434

Tunable photonic cavity coupled to a voltage-biased double quantum dot system: Diagrammatic nonequilibrium Green's function approach

2016· article· en· W2340897577 sur OpenAlexafffund
Bijay Kumar Agarwalla, Manas Kulkarni, Shaul Mukamel, Dvira Segal

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Information and Cryptography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsQuantum dotDiagrammatic reasoningPhotonPhotonicsQuantum tunnellingNon-equilibrium thermodynamicsBiasingOptoelectronicsQuantumQuantum mechanicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate gain in microwave photonic cavities coupled to voltage-biased double quantum dot systems with an arbitrarily strong dot-lead coupling and with a Holstein-like light-matter interaction, by employing the diagrammatic Keldysh nonequilibrium Green's function approach. We compute out-of-equilibrium properties of the cavity: its transmission, phase response, mean photon number, power spectrum, and spectral function. We show that by the careful engineering of these hybrid light-matter systems, one can achieve a significant amplification of the optical signal with the voltage-biased electronic system serving as a gain medium. We also study the steady-state current across the device, identifying elastic and inelastic tunneling processes which involve the cavity mode. Our results show how recent advances in quantum electronics can be exploited to build hybrid light-matter systems that behave as microwave amplifiers and photon source devices. The diagrammatic Keldysh approach is primarily discussed for a cavity-coupled double quantum dot architecture, but it is generalizable to other hybrid light-matter systems.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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