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Enregistrement W2789379651 · doi:10.1039/c7nr09183d

Single-mode surface plasmon distributed feedback lasers

2018· article· en· W2789379651 sur OpenAlexaff
Elham Karami Keshmarzi, R. Niall Tait, Pierre Berini

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLasing thresholdLaser linewidthLaserSurface plasmonOptoelectronicsPlasmonGratingOpticsSurface plasmon polaritonPhysicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-mode surface plasmon distributed feedback (DFB) lasers are realized in the near infrared using a two-dimensional non-uniform long-range surface plasmon polariton structure. The surface plasmon mode is excited onto a 20 nm-thick, 1 μm-wide metal stripe (Ag or Au) on a silica substrate, where the stripe is stepped in width periodically, forming a 1st order Bragg grating. Optical gain is provided by optically pumping a 450 nm-thick IR-140 doped PMMA layer as the top cladding, which covers the entire length of the Bragg grating, thus creating a DFB laser. Single-mode lasing peaks of very narrow linewidth were observed for Ag and Au DFBs near 882 nm at room temperature. The narrow linewidths are explained by the low spontaneous emission rate into the surface plasmon lasing mode as well as the high quality factor of the DFB structure. The lasing emission is exclusively TM polarized. Kinks in light-light curves accompanied by spectrum narrowing were observed, from which threshold pump power densities can be clearly identified (0.78 MW cm-2 and 1.04 MW cm-2 for Ag and Au DFB lasers, respectively). The Schawlow-Townes linewidth for our Ag and Au DFB lasers is estimated and very narrow linewidths are predicted for the lasers. The lasers are suitable as inexpensive, recyclable and highly coherent sources of surface plasmons, or for integration with other surface plasmon elements of similar structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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