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Enregistrement W2604689848 · doi:10.1038/ncomms14970

Controlling the orbital angular momentum of high harmonic vortices

2017· article· en· W2604689848 sur OpenAlexafffund
Fanqi Kong, Chunmei Zhang, Frédéric Bouchard, Zhengyan Li, Graham G. Brown, Dong Hyuk Ko, T. J. Hammond, Ladan Arissian, Robert W. Boyd, Ebrahim Karimi, P. B. Corkum

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensJoint Attosecond Science LaboratoryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAviation and Missile Research, Development, and Engineering CenterNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAir Force Office of Scientific ResearchDefense Advanced Research Projects AgencyCanada Research ChairsUniversity of Ottawa
Mots-clésAngular momentumPhysicsExtreme ultravioletOpticsOptical vortexHigh harmonic generationWavelengthLaserLight beamVortexQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical vortices, which carry orbital angular momentum (OAM), can be flexibly produced and measured with infrared and visible light. Their application is an important research topic for super-resolution imaging, optical communications and quantum optics. However, only a few methods can produce OAM beams in the extreme ultraviolet (XUV) or X-ray, and controlling the OAM on these beams remains challenging. Here we apply wave mixing to a tabletop high-harmonic source, as proposed in our previous work, and control the topological charge (OAM value) of XUV beams. Our technique enables us to produce first-order OAM beams with the smallest possible central intensity null at XUV wavelengths. This work opens a route for carrier-injected laser machining and lithography, which may reach nanometre or even angstrom resolution. Such a light source is also ideal for space communications, both in the classical and quantum regimes.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations205
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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