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Enregistrement W2908671177 · doi:10.1063/1.5051135

Multi-order surface lattice resonances and dark mode activation in metallic nanoantenna arrays

2019· article· en· W2908671177 sur OpenAlexaff
Rithvik R. Gutha, Seyed M. Sadeghi, Christina Sharp, Ali Hatef

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPlasmonDiffractionSurface plasmonOpticsRayleigh scatteringLattice (music)QuadrupolePhysicsOptoelectronicsMaterials scienceAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface lattice resonances (SLRs) in arrays of metallic nanoantennas are formed via hybridization of their localized surface plasmon resonances with the Rayleigh Anomaly. In this paper, we study the impact of inter-nanoantenna plasmonic coupling on such resonances, demonstrating a significant departure from the cases where the nanoantennas are only coupled to the diffraction modes of the arrays. For this, we study SLRs in a series of metallic nanoantenna arrays wherein their inter-nanoantenna spacings (lattice constants) along their short axes are varied between the limits where transverse modes of the nanoantennas are efficiently coupled to each other to the case where they are well separated. Our results show that for the latter case, when the incident light is polarized along the short axes of the nanoantennas, SLRs are formed via first order parallel coupling. As we reach the limit of inter-nanoantenna plasmonic coupling, however, the nature of SLRs is changed, becoming a second order orthogonal coupling. Our results also show that in the presence of inter-nanoantenna plasmonic coupling, the forbidden quadrupole state of nanoantennas can strongly couple to light, becoming the dominant optical feature of the arrays. For light polarized along the long axes of the nanoantennas, we demonstrate the Rayleigh Anomaly splitting of first order infrared and second order near-infrared SLRs under oblique incident angles. Wavelength multiplex optical filter application of such diffraction orders is discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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