Temperature Characteristics of Silicon-Polymer Hybrid Material Photonic Resonator
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents temperature sensitivity analysis of a silicon-polymer hybrid photonic micro-ring resonator. Photonic micro-ring resonators have hailed for their potential used in the next generation optical communications. However, like any other optical devices, temperature fluctuations alter the functionality of the micro-ring resonator. Hence, this paper provides a proposal for solution to minimize the temperature sensitive effect on the resonance characteristics. The temperature sensitivity effect of the pure silicon micro-ring resonaltor has been investigated. It is shown that the pure silicon micro-ring resonator is very sensitive to temperature. We added a negative thermo-optic polymer material with the positive thermo-optic silicon material to investigate the efeect of temperature sensitivity. Simulation tool Lumerical solution has been used to simulate the ring resonator. A polymer material of LFR is used to analyze the temperature effects. The hybrid composition of silicon-polymer were as 30%-70%, 40%-60%, 50%-50% and 60%-40% to investigate the temperature effect. The simulation was carried out using a ring size of 5 um, 10 um, 15 um and 20 um. The results show that the temperature insensitive ring resonator is possible with a 42% LFR polymer mixwd with 58% silicon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».