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Enregistrement W2508150190 · doi:10.1109/pn.2016.7537935

Frequency down-conversion in GaAs enhanced by optical antennas

2016· article· en· W2508150190 sur OpenAlexaff
Naser Abdulhavid Otman, Michael Čada

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBirefringencePermittivityMaterials scienceQuasi-phase-matchingIsotropyEnergy conversion efficiencyPhase (matter)OpticsOptoelectronicsNonlinear opticsPhysicsComputational physicsDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. The nonlinear optical response of a material is relatively weak compared to the linear response, but nonlinear responses can be enhanced by increasing the power of the input frequencies to be mixed. Similarly, conversion efficiency can be enhanced by increasing the interaction volume of the structure. Phase-matching, which is a momentum conservation, is important for increasing the energy exchange between the waves. Fulfilling the phase-matching along the direction of the propagating waves will increase the power of the resulting wave of the mixing. GaAs is a cubic structure lattice which has isotropic optical properties. Because it is not possible to achieve birefringence phase-matching using GaAs, an artificial birefringence medium is made using other layers of different materials to obtain the phase-matching. Quasi-phase-matching is also possible by modulating the second-order susceptibility χ(2)along the direction of the propagation to form grating. The two major techniques are domain-reversal quasi-phase-matching and domain-disordered quasi-phase-matching. This study focuses on frequency down-conversion in the mid-infrared range. Frequency down-conversion is an essential technique for generating mid-infrared optical frequencies when it is not possible to generate them by conventional sources. We study phase-matching using effective permittivity by inclusions of negative permittivity materials into GaAs, and investigate materials such as metals or doped GaAs. Gold is selected to be the inclusion material into GaAs as a host medium. Using the Maxwell-Garnett model of effective permittivity theories, we form the desired effective permittivity to obtain phase-matching. A one-dimensional optical antenna array is selected for the inclusions. By changing the inclusion volume fraction and depolarization factor of cylindrical optical antennas, we can specify effective permittivity in a certain direction. To simplify the analytical analysis of the problem, we assume the depression relations of the propagated waves in a bulk medium of GaAs. Omitting the power calculations, we achieve phase-matching for certain wavelengths, depending on the volume inclusions and deportation factors of the antennas rods. This result promises that phase-matching is possible in channel waveguides.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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