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Enregistrement W2990639814 · doi:10.1515/nanoph-2019-0368

Implementation of on‐chip multi‐channel focusing wavelength demultiplexer with regularized digital metamaterials

2018· article· en· W2990639814 sur OpenAlexfundno aff
Jie Huang, Junbo Yang, Dingbo Chen, Wei Bai, Jingmin Han, Zhaojian Zhang, Jingjing Zhang, Xin He, Yunxin Han, Lin-Mei Liang

Notice bibliographique

RevueNanophotonics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWuhan National Laboratory for OptoelectronicsNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational University of Defense TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaNational Supercomputing Center, Korea Institute of Science and Technology InformationCollege of Family Physicians of CanadaNational Supercomputer Centre in Guangzhou
Mots-clésDemultiplexerSplitterMetamaterialMaterials sciencePhotonic integrated circuitPhotonicsOptoelectronicsOpticsComputer scienceMultiplexerElectronic engineeringPhysicsTelecommunicationsMultiplexingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adiabatic waveguide taper and on‐chip wavelength demultiplexer are the key components of photonic integrated circuits. However, these two kinds of devices which were designed by the traditional semi‐analytic methods or the brute‐force search methods usually have large size. Here, based on the regularized digital metamaterials, a two‐channel focused wavelength demultiplexer with a footprint of 2.4 × 10 μm 2 has been proposed. The designed demultiplexer can directly connect to a grating coupler under the absence of a long adiabatic waveguide taper. The objective first method and the modified steepest descent method are used to design the demultiplexer which splits 1520 nm and 1580 nm light. Experimental results show that the insertion loss of the upper (lower) channel of the demultiplexer is −1.77 dB (−2.10 dB) and the crosstalk is −25.17 dB (−12.14 dB). Besides, the simulation results indicate that the fabrication tolerance of the device can reach ±20 nm in etching depth and ±10 nm in plane size changing. Benefitted from the extensibility of the design method, other types of ultra‐compact “focused” devices, like mode splitters, mode converters, and power splitters can also be designed. Most importantly, this design method can be used to design devices with more complicated functionalities, such as multi‐channel focused wavelength demultiplexers.

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 seuil0,004

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations92
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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