Planar Porous Components for Low‐Loss Terahertz Optics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a strong interest in using the terahertz (THz) frequency band for applications in sensing, imaging, and wireless communications. To enable many of these applications, compact low‐loss components for beamforming are required. Typically, such components are made using solid dielectric elements with spatially variable thickness, for example, planoconvex lenses or spiral phase plates. However, as losses in dielectrics typically greatly increase with THz frequency, so do the losses of the solid components. This work demonstrates that when introducing low‐refractive index, low‐loss subwavelength inclusions (air holes) into a solid material matrix, the loss of porous components can be greatly reduced compared to the loss of solid components with otherwise identical optical properties, thus opening a way to create efficient optical components even with nominally high‐loss materials. Additionally, porous optical components can be created completely flat as spatially dependent optical path difference is achieved by varying the local porosity rather than the component thickness. This offers additional advantages for free‐space alignment and integration of such components into optical systems. As an example, the design, fabrication, and experimental characterization of planar lenses and planar orbital angular momentum phase plates are carried out. It is then demonstrated how these porous components outperform their all‐solid counterparts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».