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Enregistrement W2580780154 · doi:10.1063/1.4982168

Design and low-temperature characterization of a tunable microcavity for diamond-based quantum networks

2017· article· en· W2580780154 sur OpenAlexaff
Stefan Bogdanović, Suzanne van Dam, Cristian Bonato, Lisanne C. Coenen, Anne-Marije J. Zwerver, Bas Hensen, Madelaine S. Z. Liddy, Thomas Fink, Andreas Reiserer, Marko Lončar, Ronald Hanson

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilStichting voor de Technische WetenschappenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekStichting voor Fundamenteel Onderzoek der Materie
Mots-clésFinesseDiamondMaterials scienceCharacterization (materials science)OptoelectronicsFabricationFabry–Pérot interferometerVacancy defectOptical microcavityCoupling (piping)Optical cavityNanometreCondensed matter physicsOpticsNanotechnologyPhysicsLaserWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the fabrication and characterization of a Fabry-Perot microcavity enclosing a thin diamond membrane at cryogenic temperatures. The cavity is designed to enhance resonant emission of single nitrogen-vacancy centers by allowing spectral and spatial tuning while preserving the optical properties observed in bulk diamond. We demonstrate cavity finesse at cryogenic temperatures within the range of F=4000–12 000 and find a sub-nanometer cavity stability. Modeling shows that coupling nitrogen-vacancy centers to these cavities could lead to an increase in remote entanglement success rates by three orders of magnitude.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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