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Enregistrement W2899068186 · doi:10.1109/jphot.2018.2878905

Compact, Angled Polarization Splitter: Characterization of Broadband Performance and Fabrication Tolerance

2018· article· en· W2899068186 sur OpenAlexaff
Yannick D’Mello, Eslam El‐Fiky, James Skoric, Amar Kumar, Michael Hui, Yun Wang, Laurent Guenin, David Patel, David V. Plant

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationBroadbandSplitterPolarization (electrochemistry)OptoelectronicsFiber optic splitterOpticsMaterials scienceOptical fiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and experimentally demonstrate a broadband polarization beam splitter on the silicon-on-insulator platform using the concept of multimode interference. The angle between the input waveguide and the multimode interferometer (MMI) was optimized in order to extract the images corresponding to the fundamental transverse electric (TE) and transverse magnetic (TM) polarizations from a single, compact MMI. By changing the direction of propagation, the input angle enabled the addition of a parallelepiped to facilitate exclusively TM collection above the MMI, therefore eliminating the need to cascade successive MMIs. The MMI was tapered to improve coupling at the ports. The design allowed for a compact geometry with a length of 67.5 μm and width of 4 μm, while maintaining a feature size comparable to the waveguide width. The design was experimentally characterized over 72 parameter variations, including input angle, output TM and TE port positions, and bend radius of the output TE waveguide. The performance was consistent over the 100 nm wavelength range of 1500-1600 nm, with an average insertion loss of 2 dB. The device maintained an extinction ratio of at least 13.96 and 11.45 dB in the C-band for the TE and TM polarizations, respectively.

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)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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