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Enregistrement W2611814499 · doi:10.1038/s41598-017-01621-7

The Brillouin gain of vector modes in a few-mode fiber

2017· article· en· W2611814499 sur OpenAlexafffund
Prabin Pradhan, Dipankar Sengupta, Lixian Wang, Christine Tremblay, Sophie LaRochelle, Bora Ung

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversité LavalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBrillouin zoneOpticsOptical fiberHeterodyne detectionFiberBrillouin scatteringPhysicsFiber Bragg gratingAngular momentumMode volumeFiber optic sensorSingle-mode optical fiberGraded-index fiberMaterials scienceLaserQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, we demonstrate the measurement of the Brillouin gain spectra of vector modes in a few-mode fiber for the first time using a simple heterodyne detection technique. A tunable long period fiber grating is used to selectively excite the vector modes supported by the few-mode fiber. Further, we demonstrate the non-destructive measurement of the absolute effective refractive indices ( n eff ) of vector modes with ~10 −4 accuracy based on the acquired Brillouin frequency shifts of the modes. The proposed technique represents a new tool for probing and controlling vector modes as well as modes carrying orbital angular momentum in optical fibers with potential applications in advanced optical communications and multi-parameter fiber-optic sensing.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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