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Enregistrement W2968809754 · doi:10.1109/jstqe.2019.2933788

Slow Light in Subwavelength Grating Waveguides

2019· article· en· W2968809754 sur OpenAlexafffund
Philippe Jean, Antoine Gervais, Sophie LaRochelle, Wei Shi

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityBritish Columbia Innovation CouncilUniversité Laval
Mots-clésSlow lightGratingOpticsWavelengthGroup delay and phase delayFinite-difference time-domain methodGroup velocityBandwidth (computing)Electron-beam lithographyBeam propagation methodMaterials scienceOptoelectronicsWaveguidePhysicsRefractive indexTelecommunicationsResistPhotonic crystal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Structural slow light is the dispersion engineering process by which the group velocity of light can be drastically reduced in a periodic waveguide structure. Enabling large group delay and enhancing the light-matter interaction on a subwavelength scale, on-chip slow light is of great interest in a vast array of fields such as non-linear optic, sensing, laser physics, telecommunication and computing. In this work, we experimentally demonstrate, for the first time, slow light in subwavelength grating waveguides on the silicon-on-insulator platform. We present a comprehensive numerical study in analytical modelling and 3-D FDTD. Multiple waveguides variations were fabricated using an electron-beam lithography process. Figures of merit such as group index, bandwidth and loss-per-delay are examined in both theory and experiment. A maximum measured group index of 47.74 with a loss-per-delay of 103.37 dB/ns has been achieved near the wavelength of 1550 nm. A broad bandwidth of 8.82 nm was measured, in which the group index remains larger than 10. We also show that the region of slow light operation can be shifted over a large wavelength span by controlling a single design parameter.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations54
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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