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Enregistrement W2979567424 · doi:10.1109/jlt.2019.2946948

Adiabatic Coupler With Design-Intended Splitting Ratio

2019· article· en· W2979567424 sur OpenAlexaff
Mao Deng, Md Samiul Alam, Jinsong Zhang, Mingyue Zhu, Ping-Chiek Koh, David V. Plant, Yun Wang, Eslam El‐Fiky, Luhua Xu, Amar Kumar, Maxime Jaques, Alireza Samani, Olivier Carpentier, Santiago Bernal

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdiabatic processBandwidth (computing)BroadbandMaterials scienceSilicon on insulatorPower dividers and directional couplersWavelengthRobustness (evolution)OpticsElectronic engineeringOptoelectronicsPhysicsSiliconEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate adiabatic couplers (ADCs) with design-intended splitting ratios (SRs) for the silicon-on-insulator (SOI) platform. The operational principle, numerical simulations, and experimental results on the designed ADC are presented. In the operational principle, we derive the analytical relationship between the SR and the effective index-difference, based on which we calculate the corresponding SRs under various output waveguide width-differences at a central wavelength of 1310 nm. For the simulation process, a segmented optimization method is employed to analyze the adiabatic transition process through the ADC. From the experiment results, broadband ADCs with design-intended power SRs, from 7%/93% to 50%/50%, are fabricated and then tested over a bandwidth of 100 nm, i.e., from 1260 to 1360 nm for the fundamental transverse electric (TE) mode. Furthermore, the thermal stability of the ADC is investigated. When increasing the stage temperature from 20 °C to 50 °C, the variances of the SRs for different wavelengths across O band are within 1.3%, which makes the design a potential candidate for performance robustness against temperature variations.

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 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,348

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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