Colloidal plasmonic nanostar antennas with wide range resonance tunability
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanostars display exceptional field enhancement properties and tunable resonant modes that can be leveraged to create effective imaging tags, phototherapeutic agents, and hot electron-based photocatalytic platforms. Despite having emerged as the cornerstone among plasmonic nanoparticles with respect to resonant strength and tunability, some well-known limitations have hampered their technological implementation. Herein we tackle these recognized intrinsic weaknesses, which stem from the complex, and thus computationally untreatable morphology and the limited sample monodispersity, by proposing a novel 6-spike nanostar, which we have computationally studied and synthetically realized, as the epitome of 3D plasmonic nanoantenna with wide range plasmonic tunability. Our concerted computational and experimental effort shows that these nanostars combine the unique advantages of nanostructures fabricated from the top-down and those synthesized from the bottom-up, showcasing a unique plasmonic response that remains largely unaltered on going from the single particle to the ensemble. Furthermore, they display multiple, well-separated, narrow resonances, the most intense of which extends in space much farther than that observed before for any plasmonic mode localized around a colloidal nanostructure. Importantly, the unique close correlation between morphology and plasmonic response leads the resonant modes of these particles to be tunable between 600 and 2000 nm, a unique feature that could find relevance in cutting edge technological applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».