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Enregistrement W2968063491 · doi:10.1002/qute.201900073

Efficient Pulse‐Excitation Techniques for Single Photon Sources from Quantum Dots in Optical Cavities

2019· article· en· W2968063491 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueAdvanced Quantum Technologies · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStrong Light-Matter Interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's University
Mots-clésExcitationPhotonQuantum dotMaster equationDecoupling (probability)Polarization (electrochemistry)Single-photon sourceCoupling (piping)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rigorous and intuitive master equation models are presented to study on‐demand single photon sources from pulse‐excited quantum dots coupled to optical cavities. Three methods of source excitation are considered: resonant pi‐pulse, off‐resonant phonon‐assisted inversion, and two‐photon excitation of a biexciton–exciton cascade, and the effect of the pulse excitation process on the quantum indistinguishability, efficiency, and purity of emitted photons is investigated. By explicitly modelling the time‐dependent pulsed excitation process in a manner which captures non‐Markovian effects associated with coupling to photon and phonon reservoirs, it is found that photons of near‐unity indistinguishability can be emitted with over 90% efficiency for all these schemes, with the off‐resonant schemes not necessarily requiring polarization filtering due to the frequency separation of the excitation pulse, and allowing for very high single photon purities. Furthermore, the off‐resonant methods are shown to be robust over certain parameter regimes, with less stringent requirements on the excitation pulse duration in particular. Also, a semi‐analytical simplification of the master equation is derived for the off‐resonant drive, which gives insight into the important role that exciton–phonon decoupling for a strong drive plays in the off‐resonant phonon‐assisted inversion process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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