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Enregistrement W2805798929 · doi:10.5281/zenodo.1478780

Generation And Control Of An Ultrafast Electron Vortex Beam Via Chiral Plasmonic Near - Fields

2018· article· en· W2805798929 sur OpenAlexaff
Giovanni Maria Vanacore, Gabriele Berruto, Ivan Madan, Enrico Pomarico, Paolo Biagioni, R. J. Lamb, Ori Reinhardt

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésFemtosecondUltrashort pulsePhysicsPlasmonElectronAttosecondVortexWave packetOpticsLaserAtomic physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imparting orbital angular momentum (OAM) to particle beams opens unique opportunities for applications and exploration of fundamental science. Electron beams carrying OAM are commonly achieved via passive phase masks that imprint a transverse modulation on the particle wave function. Here, we show that a chiral plasmonic near field can be used to generate an OAM-carrying electron beam and dynamically control its vorticity. By monitoring the phase change of the transverse electron wave function in both real space and reciprocal space using ultrafast transmission electron microscopy, we demonstrate that an optically-excited chiral near-field with azimuthal order m = 1 is able to imprint an azimuthally varying 2πℓm phase shift on the electron wave function, where ℓ is the number of exchanged plasmons. In contrast to other passive monolithic methods, our approach enables a dynamic coherent control over the vortex beam properties with attosecond precision. This is achieved by properly modifying the optical field distribution using a sequence of two phase-locked light pulses with independent polarization states and delayed by fractions of their optical cycles. We discuss the potential extension of our method to composite charged particles to yield insights into their inner structure, with particular attention to the proton and the origin of its spin.

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 seuil0,002

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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