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Enregistrement W2945468832 · doi:10.3390/app9102084

Numerical Approach for Studying the Evolution of the Degrees of Coherence of Partially Coherent Beams Propagation through an ABCD Optical System

2019· article· en· W2945468832 sur OpenAlexaff
Pujuan Ma, Barbora Kacerovská, Raha Khosravi, Chunhao Liang, Jun Zeng, Xiaofeng Peng, Chenkun Mi, Yashar E. Monfared, Yuping Zhang, Fei Wang, Yangjian Cai

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesQinglan Project of Jiangsu Province of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsChina Scholarship CouncilGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHermite polynomialsCoherence (philosophical gambling strategy)GaussianDegree of coherenceRay transfer matrix analysisOpticsExpression (computer science)Beam (structure)PhysicsComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a numerical approach to simulate the degree of coherence (DOC) of a partially coherent beam (PCB) with a Schell-model correlator in any transverse plane during propagation. The approach is applicable for PCBs whose initial intensity distribution and DOC distribution are non-Gaussian functions, even for beams for which it is impossible to obtain an analytical expression for the cross-spectral density (CSD) function. Based on our approach, numerical examples for the distribution of the DOC of two types of PCBs are presented. One type is the partially coherent Hermite–Gaussian beam. The simulation results of the DOC agree well with those calculated from the analytical formula. The other type of PCB is the one for which it is impossible to obtain an analytical expression of CSD. The evolution of the DOC with the propagation distance and in the far field is studied in detail. Our numerical approach may find potential applications in optical encryption and information transfer.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,172

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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