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Enregistrement W2967621950 · doi:10.1002/adts.201900123

Toroidal Dipole Resonances in All‐Dielectric Oligomer Metasurfaces

2019· article· en· W2967621950 sur OpenAlexaff
Guanqiao Zhang, Chuwen Lan, Rui Gao, Yongzheng Wen, Ji Zhou

Notice bibliographique

RevueAdvanced Theory and Simulations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésToroidDipoleMultipole expansionDielectricPhysicsElectromagnetic fieldPolarization (electrochemistry)PlasmonMaterials scienceOpticsOptoelectronicsChemistryPlasmaQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dynamic toroidal multipoles have been attracting an increasing amount of attention, thanks to their unique electromagnetic properties. The concept bears great promises in the field of optical sensing as well as electromagnetic energy localization. Metal‐based structures with specific designs have been widely adopted to obtain toroidal responses. However, applications for such structures are often hindered by the significant intrinsic loss when it comes to optical frequencies. Here, several configurations of all‐dielectric metasurfaces, in which the meta‐molecules are composed of disk oligomers (trimer, quadrumer, pentamer, and hexamer), are proposed to support toroidal dipole resonances in the near‐infrared waveband when the polarization of the normally incident excitation plane wave is directed to one of the symmetry axes of the oligomers. Multipole expansion including the toroidal dipole term along with near‐field electromagnetic patterns confirms the existence of strong toroidal dipolar responses within certain wavelength ranges. This work would enrich the diversity of the all‐dielectric optical systems with toroidal dipole resonances.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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