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Enregistrement W2693790197 · doi:10.1126/science.aam6662

Breaking Lorentz reciprocity to overcome the time-bandwidth limit in physics and engineering

2017· article· en· W2693790197 sur OpenAlexafffund
Kosmas L. Tsakmakidis, Linfang Shen, Sebastian A. Schulz, Xiaodong Zheng, Jeremy Upham, Xiaohua Deng, Hatice Altug, Alexander F. Vakakis, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevueScience · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésBandwidth (computing)Lorentz transformationReciprocity (cultural anthropology)PhysicsLimit (mathematics)Q factorComputer scienceQuantum mechanicsOpticsTelecommunicationsMathematicsMathematical analysisSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

·Δω ~ 2π). This law severely limits the generic capabilities of all types of resonant and wave-guiding systems in photonics, cavity quantum electrodynamics and optomechanics, acoustics, continuum mechanics, and atomic and optical physics but is thought to be completely fundamental, arising from basic Fourier reciprocity. We propose that this "fundamental" limit can be overcome in systems where Lorentz reciprocity is broken. As a system becomes more asymmetric in its transport properties, the degree to which the limit can be surpassed becomes greater. By way of example, we theoretically demonstrate how, in an astutely designed magnetized semiconductor heterostructure, the above limit can be exceeded by orders of magnitude by using realistic material parameters. Our findings revise prevailing paradigms for linear, time-invariant resonant systems, challenging the doctrine that high-quality resonances must invariably be narrowband and providing the possibility of developing devices with unprecedentedly high time-bandwidth performance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations237
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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