Advancements in fractal plasmonics: structures, optical properties, and applications
Notice bibliographique
Résumé
The structural characteristics of plasmonic nanostructures directly influence their plasmonic properties, and therefore, their potential role in applications ranging from sensing and catalysis to light- and energy-harvesting. For a structure to be compatible with a selected application, it is critical to accurately tune the plasmonic properties over a specific spectral range. Fabricating structures that meet these stringent requirements remains a significant challenge as plasmon resonances are generally narrow with respect to the considered selected spectral range. Adapted from their well-established role in GHz applications, plasmonic fractal structures have emerged as architectures of interest due to their ability to support multiple tunable resonances over broad spectral domains. Here, we review the advancements that have been made in the growing field of fractal plasmonics. Iterative and space-filling geometries that can be prepared by advanced nanofabrication techniques, notably electron-beam lithography, are presented along with the optical properties of such structures and metasurfaces. The distributions of electromagnetic enhancement for some of these fractals is shown, along with how the resonances can be mapped experimentally. This review also explores how fractal structures can be used for applications in solar cell and plasmon-based sensing applications. Finally, the future areas of physical and analytical science that could benefit from fractal plasmonics are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».