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Enregistrement W2793932546 · doi:10.1117/12.2292946

Optimal operation conditions for a push-pull dual-ring silicon modulator from a viewpoint of dispersion engineering and linearity

2018· article· en· W2793932546 sur OpenAlexaff
Andrew P. Knights, Zhao Wang, S.Nanda Kuma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChirpResonatorModulation (music)OpticsSIGNAL (programming language)LinearityInterferometryOptical ring resonatorsRing (chemistry)Dispersion (optics)Phase modulationInterference (communication)PhysicsMaterials scienceElectronic engineeringAcousticsComputer scienceEngineeringPhase noiseTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A silicon dual-ring modulator designed for chirp tuning in an intensity-modulated system is described and its performance is modelled. Previous experimental work using this device geometry partially demonstrates the advantages of the dual-ring approach. However, we provide here the first comprehensive theoretical treatment from which optimal operation parameters can be deduced. The device consists of two, over-coupled micro-ring resonators independently coupled to a MachZehnder interferometer and driven by a push-pull signal. Utilizing the interference effect provided by the Mach-Zehnder geometry, the device produces a large modulation depth and improved linearity, compared to single ring geometries, provided that the appropriate resonance detuning between the two micro-ring resonators and the correct phase condition are met. The differential drive configuration generates opposing signs of dispersion from the two rings leading to an adjustable modulation chirp that can be tuned into the negative or positive regime, or can be fixed at an essentially zero-chirp condition. System-level simulation is reported to validate the chirp tuning for a non-return-to-zero signal at a modulation rate of 28 Gb/s.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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