MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2762380099 · doi:10.1109/icton.2010.5548943

Phase space engineering in optical microcavities I: Preserving near-field uniformity while inducing far-field directionality

2010· preprint· en· W2762380099 sur OpenAlexaff
Guillaume Painchaud-April, Julien Poirier, Denis Gagnon, Louis J. Dubé

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNear and far fieldField (mathematics)OpticsDielectricPhysicsDirectionalityQuality (philosophy)Phase (matter)Optical cavityCavity wallComputational physicsOptoelectronicsMaterials scienceLaserQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical microcavities have received much attention over the last decade from different research fields ranging from fundamental issues of cavity QED to specific applications such as microlasers and bio-sensors. A major issue in the latter applications is the difficulty to obtain directional emission of light in the far-field while keeping high energy densities inside the cavity (i.e. high quality factor). To improve our understanding of these systems, we have studied the annular cavity (a dielectric disk with a circular hole), where the distance cavity-hole centers d is used as a parameter to alter the properties of cavity resonances. We present results showing how one can affect the directionality of the far-field while preserving the uniformity (hence the quality factor) of the near-field simply by increasing the value of d. Interestingly, the transition between a uniform near- and far-field to a uniform near- and directional far-field is rather abrupt. We can explain this behavior quite nicely with a simple model, supported by full numerical calculations, and we predict that the effect will also be found in a large class of eigenmodes of the cavity.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPhotonic and Optical Devices→Travaux en français237 207→