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Enregistrement W2556200330 · doi:10.1002/lpor.201600213

Ultra‐broadband nanophotonic beamsplitter using an anisotropic sub‐wavelength metamaterial

2016· article· en· W2556200330 sur OpenAlexaff
Robert Halir, Pavel Cheben, José Manuel Luque‐González, Jose Darío Sarmiento‐Merenguel, Jens H. Schmid, J. Gonzalo Wangüemert‐Pérez, Dan‐Xia Xu, Shurui Wang, Alejandro Ortega‐Moñux, Íñigo Molina‐Fernández

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesSecretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e InnovaciónMinisterio de Economía y CompetitividadUniversidad de Málaga
Mots-clésNanophotonicsBroadbandPhotonicsMetamaterialOptoelectronicsOpticsBandwidth (computing)Beam splitterPhysicsComputer scienceTelecommunicationsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanophotonic beamsplitters are fundamental building blocks in integrated optics, with applications ranging from high speed telecom receivers to biological sensors and quantum splitters. While high‐performance multiport beamsplitters have been demonstrated in several material platforms using multimode interference couplers, their operation bandwidth remains fundamentally limited. Here, we leverage the inherent anisotropy and dispersion of a sub‐wavelength structured photonic metamaterial to demonstrate ultra‐broadband integrated beamsplitting. Our device, which is three times more compact than its conventional counterpart, can achieve high‐performance operation over an unprecedented 500 nm design bandwidth exceeding all optical communication bands combined, and making it one of the most broadband silicon photonics components reported to date. Our demonstration paves the way toward nanophotonic waveguide components with ultra‐broadband operation for next generation integrated photonic systems. image

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 enseignants0,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations194
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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