MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2423819092 · doi:10.1038/srep13034

Strong, spectrally-tunable chirality in diffractive metasurfaces

2015· article· en· W2423819092 sur OpenAlexafffund
Israel De Leon, Matthew Horton, Sebastian A. Schulz, Jeremy Upham, Peter Banzer, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensMax Planck - University of Ottawa Centre for Extreme and Quantum Photonics
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésMetamaterialCircular polarizationLaser linewidthPlasmonOpticsPolarization (electrochemistry)Chirality (physics)OptoelectronicsPhotonicsMaterials scienceCircular dichroismDiffractionPhysicsChiral symmetryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metamaterials and metasurfaces provide a paradigm-changing approach for manipulating light. Their potential has been evinced by recent demonstrations of chiral responses much greater than those of natural materials. Here, we demonstrate theoretically and experimentally that the extrinsic chiral response of a metasurface can be dramatically enhanced by near-field diffraction effects. At the core of this phenomenon are lattice plasmon modes that respond selectively to the illumination's polarization handedness. The metasurface exhibits sharp features in its circular dichroism spectra, which are tunable over a broad bandwidth by changing the illumination angle over a few degrees. Using this property, we demonstrate an ultra-thin circular-polarization sensitive spectral filter with a linewidth of ~10 nm, which can be dynamically tuned over a spectral range of 200 nm. Chiral diffractive metasurfaces, such as the one proposed here, open exciting possibilities for ultra-thin photonic devices with tunable, spin-controlled functionality.

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 seuil0,002

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations105
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetMetamaterials and Metasurfaces ApplicationsTravaux en français237 207