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Enregistrement W2761634946 · doi:10.1364/optica.2.000271

Nonlinear optomechanical paddle nanocavities

2015· article· en· W2761634946 sur OpenAlexafffund
Hamidreza Kaviani, Chris Healey, Marcelo Wu, Roohollah Ghobadi, Aaron C. Hryciw, Paul E. Barclay

Notice bibliographique

RevueOptica · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVienna Science and Technology FundCanada Foundation for InnovationAlberta InnovatesAustrian Science FundAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPaddleNonlinear systemPhysicsOptoelectronicsMaterials scienceQuantum mechanicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlinear optomechanical coupling is the basis for many potential future experiments in quantum optomechanics (e.g., quantum nondemolition measurements, preparation of nonclassical states), which to date have been difficult to realize due to small nonlinearity in typical optomechanical devices. Here we introduce an optomechanical system combining strong nonlinear optomechanical coupling, low mass, and large optical mode spacing. This nanoscale “paddle nanocavity” supports mechanical resonances with hundreds of femtograms of mass that couple nonlinearly to optical modes with a quadratic optomechanical coupling coefficient g(2)>2π×400 MHz/nm2, and a single-photon to two-phonon optomechanical coupling rate of Δω0>2π×16 Hz. This coupling relies on strong phonon–photon interactions in a structure whose optical mode spectrum is highly nondegenerate. Nonlinear optomechanical readout of thermally driven motion in these devices should be observable for T>50 mK, and measurement of phonon shot noise is achievable. This shows that strong nonlinear effects can be realized without relying on coupling between nearly degenerate optical modes, thus avoiding the parasitic linear coupling present in two-mode systems.

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 seuil0,005

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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