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Enregistrement W2943758254 · doi:10.1126/sciadv.aay1977

Transfer of orbital angular momentum of light to plasmonic excitations in metamaterials

2020· article· en· W2943758254 sur OpenAlexaff
Takashi Arikawa, Tomoki Hiraoka, Shinji Morimoto, F. Blanchard, Shuntaro Tani, Tomoko Tanaka, K. Sakai, H. Kitajima, Keiji Sasaki, Kōichiro Tanaka

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesAccelerated Innovation Research Initiative Turning Top Science and Ideas into High-Impact ValuesCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésPlasmonAngular momentumMetamaterialPhysicsOrbital angular momentum of lightAngular momentum of lightTotal angular momentum quantum numberAngular momentum couplingOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of the vortex beam with orbital angular momentum (OAM) has provided intriguing possibilities to induce optical transitions beyond the framework of the electric dipole interaction. The uniqueness stems from the OAM transfer from light to material, as demonstrated in electronic transitions in atomic systems. In this study, we report on the OAM transfer to electrons in solid-state systems, which has been elusive to date. Using metamaterials (periodically textured metallic disks), we show that multipolar modes of the surface electromagnetic excitations (so-called spoof localized surface plasmons) are selectively induced by the terahertz vortex beam. Our results reveal selection rules governed by the conservation of the total angular momentum, which is confirmed by numerical simulations. The efficient transfer of light's OAM to elementary excitations in solid-state systems at room temperature opens up new possibilities of OAM manipulation.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,286

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations70
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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