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Enregistrement W2942060846 · doi:10.1117/12.2522471

Diffractive sidewall grating coupler: towards 2D free-space optics on chip

2019· article· en· W2942060846 sur OpenAlexaff
Abdelfettah Hadij‐ElHouati, Pavel Cheben, Alejandro Ortega‐Moñux, J. Gonzalo Wangüemert‐Pérez, Robert Halir, Jens H. Schmid, Íñigo Molina‐Fernández

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsMultiplexerWaveguideCoupled mode theoryPhotonicsNanophotonicsGratingPhysicsSilicon photonicsPhotonic integrated circuitFinite-difference time-domain methodOptoelectronicsMultiplexingComputer scienceRefractive indexTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon photonics has been the subject of intense research efforts. In order to implement complex integrated silicon photonic devices and systems, a wide range of robust building blocks is needed. Waveguide couplers are fundamental devices in integrated optics, enabling different functionalities such as power dividers, spot-size converters, coherent hybrids and fiber-chip coupling interfaces, to name a few. In this work we propose a new type of nanophotonic coupler based on sidewall grating (SIGRA) concept. SIGRAs have been used in the Bragg regime, for filtering applications, as well as in the sub-wavelength regime in multimode interference (MMI) couplers. However, the use of SIGRAs in the radiation regime has been very limited. Specifically, a coarse wavelength division multiplexer was proposed and experimentally validated. In this work we study the use of SIGRAs in the diffractive regime as a mean to couple the light between a silicon wire waveguide mode and a continuum of slab waveguide modes. We also propose an original technique for designing SIGRA based couplers, enabling the synthesis of arbitrary radiation field profile by Floquet- Bloch analysis of individual diffracting elements while substantially alleviating computational load. Results are further validated by 3D FDTD simulations which confirm that the radiated field profile closely matches the target design field.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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