Integrated nanoplasmonic waveguides for magnetic, nonlinear, and strong‐field devices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As modern complementary‐metal‐oxide‐semiconductor (CMOS) circuitry rapidly approaches fundamental speed and bandwidth limitations, optical platforms have become promising candidates to circumvent these limits and facilitate massive increases in computational power. To compete with high density CMOS circuitry, optical technology within the plasmonic regime is desirable, because of the sub‐diffraction limited confinement of electromagnetic energy, large optical bandwidth, and ultrafast processing capabilities. As such, nanoplasmonic waveguides act as nanoscale conduits for optical signals, thereby forming the backbone of such a platform. In recent years, significant research interest has developed to uncover the fundamental physics governing phenomena occurring within nanoplasmonic waveguides, and to implement unique optical devices. In doing so, a wide variety of material properties have been exploited. CMOS‐compatible materials facilitate passive plasmonic routing devices for directing the confined radiation. Magnetic materials facilitate time‐reversal symmetry breaking, aiding in the development of nonreciprocal isolators or modulators. Additionally, strong confinement and enhancement of electric fields within such waveguides require the use of materials with high nonlinear coefficients to achieve increased nonlinear optical phenomenon in a nanoscale footprint. Furthermore, this enhancement and confinement of the fields facilitate the study of strong‐field effects within the solid‐state environment of the waveguide. Here, we review current state‐of‐the‐art physics and applications of nanoplasmonic waveguides pertaining to passive, magnetoplasmonic, nonlinear, and strong‐field devices. Such components are essential elements in integrated optical circuitry, and each fulfill specific roles in truly developing a chip‐scale plasmonic computing architecture.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».