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Enregistrement W2897533321 · doi:10.1109/jstqe.2018.2875774

On Mode-Spacing Division of a Frequency Comb by Temporal Phase Modulation

2018· article· en· W2897533321 sur OpenAlexafffund
Xiaozhou Li, José Azaña

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Fiber Laser Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhase modulationModulation (music)Division (mathematics)Phase (matter)OpticsContinuous phase modulationFrequency combFrequency modulationIntensity modulationTalbot effectRobustness (evolution)PhysicsComputer scienceMathematicsPhase noiseTelecommunicationsBandwidth (computing)LaserAcousticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mode-spacing division of a phase-coherent optical frequency comb is numerically investigated using temporal phase modulation of a periodic optical pulse train. Different schemes, including Talbot and random phase modulations, are investigated and compared, i.e., concerning the tunability of mode-spacing division factors and the robustness to potential practical deviations on the modulation phase profiles. Talbot phase modulation provides a versatile technique for mode-spacing division of a frequency comb; however, the approach is found to be sensitive to phase deviations under certain design parameters. The results show the difficulty in obtaining experimentally the frequency shift by half mode spacing that is predicted by theory for odd division factors. In contrast, generalized random phase modulation methods, proposed here for the first time, utilize random 0-π or multilevel phase profiles to provide interesting alternative methods for implementation of mode-spacing division of a frequency comb. The use of random 0-π phase modulation simplifies the practical implementation of the scheme as it requires inducing only 0 and π phase shifts. The use of random multilevel phase modulation generalizes the approach by using multiple levels of random phase shifts. Both random phase modulation approaches enable successful mode-spacing division by any designed division factor, and they show a relatively lower sensitivity to phase deviations in the modulation functions.

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 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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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