Efficient Integrated Graphene Photonics in the Visible and Near‐IR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Graphene photonics has emerged as a promising platform for providing desirable optical functionality. However, graphene's monolayer‐scale thickness fundamentally restricts the available light matter interaction, posing a critical design challenge for integrated devices, particularly in wavelength regimes where graphene plasmonics is untenable. While several plasmonic designs have been proposed to enhance graphene light interaction in these regimes, they suffer from substantial insertion loss due to metal absorption. Here we report a non‐resonant metamaterial‐based waveguide platform to overcome the design bottleneck associated with graphene device. Such metamaterial structure enables low insertion loss even though metal is being utilized. By examining waveguide dispersion characteristics via closed‐form analysis, it is demonstrated that the metamaterial approach can provide optimized optical field that overlaps with the graphene monolayer. This enables graphene‐based integrated components with superior optical performance. Specifically, the metamaterial‐assisted graphene modulator can provide 5‐fold improvement in extinction ratio compared to Si nanowire, while reducing insertion loss by one order magnitude compared to plasmonic structures. Such a waveguide configuration thus allows one to maximize the optical potential that graphene holds in the telecom and visible regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».