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Enregistrement W2581242911 · doi:10.1103/physrevb.95.161108

Custom-tailored spatial mode sorting by controlled random scattering

2017· article· en· W2581242911 sur OpenAlexafffund
Robert Fickler, Manit Ginoya, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRandom lasers and scattering media
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésComputer sciencePhotonicsCoherence (philosophical gambling strategy)Quantum informationInformation transferQuantumScatteringQuantum entanglementENCODESortingPhysicsTheoretical computer scienceOpticsAlgorithmTelecommunicationsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need to increase data transfer rates constitutes a key challenge in modern information-driven societies. Taking advantage of the transverse spatial modes of light to encode more information is a promising avenue for both classical and quantum photonics. However, to ease access to the encoded information, it is essential to be able to sort spatial modes into different output channels. Here, we introduce a way to customize the sorting of arbitrary spatial light modes. Our method relies on the high degree of control over random scattering processes by preshaping of the phase structure of the incident light. We demonstrate experimentally that various sets of modes, irrespective of their specific modal structure, can be transformed to a broad range of output channel arrangements. Thus, our method enables full access to all of the information encoded in the transverse structure of the field; for example, azimuthal and radial modes. We also demonstrate that coherence is retained in this complex mode transformation, which opens up applications in quantum and classical information science.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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