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Enregistrement W2970941888 · doi:10.1364/oe.27.025731

Flexure-tuned membrane-at-the-edge optomechanical system

2019· article· en· W2970941888 sur OpenAlexafffund
Vincent Dumont, Simon Bernard, Christoph Reinhardt, Alexander Kato, Maximilian Ruf, Jack C. Sankey

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésOpticsEnhanced Data Rates for GSM EvolutionOptomechanicsPhysicsMaterials scienceComputer scienceResonatorTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a passively-aligned, flexure-tuned cavity optomechanical system in which a membrane is positioned microns from one end mirror of a Fabry-Perot optical cavity. By displacing the membrane through gentle flexure of its silicon supporting frame (i.e., to ∼80 m radius of curvature (ROC)), we gain access to the full range of available optomechanical couplings, finding also that the optical spectrum exhibits none of the abrupt discontinuities normally found in "membrane-in-the-middle" (MIM) systems. More aggressive flexure (3 m ROC) enables >15 μm membrane travel, milliradian tilt tuning, and a wavelength-scale (1.64 ± 0.78 μm) membrane-mirror separation. We also provide a complete set of analytical expressions for this system's leading-order dispersive and dissipative optomechanical couplings. Notably, this system can potentially generate orders of magnitude larger linear dissipative or quadratic dispersive strong coupling parameters than is possible with a MIM system. Additionally, it can generate the same purely quadratic dispersive coupling as a MIM system, but with significantly suppressed linear dissipative back-action (and force noise).

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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