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Enregistrement W2995573887 · doi:10.1364/oe.380941

Raman effect in the spectral broadening of ultrashort laser pulses in saturated versus unsaturated hydrocarbon molecules

2019· article· en· W2995573887 sur OpenAlexfundno aff
Ojoon Kwon, Reza Safaei, Philippe Lassonde, Guangyu Fan, Andrius Baltuška, Bruno E. Schmidt, Heide Ibrahim, François Légaré

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceDoppler broadeningFemtosecondSapphireLaserRaman scatteringRaman spectroscopyOpticsHomogeneous broadeningTi:sapphire laserDispersion (optics)Molecular physicsPulse compressionMoleculeSpectral lineChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A conventional hollow core fiber (HCF) scheme is implemented to investigate spectral broadening of Titanium:Sapphire (Ti-Sa) femtosecond laser pulses in saturated hydrocarbon molecules compared to unsaturated ones. While the saturated molecules exhibit a spectral broadening similar to noble gases, for the unsaturated ones with π bonds, broadening towards blue is restrained. Numerical simulations underpin that it is a combination of group velocity dispersion (GVD) and Raman scattering which limits the spectral broadening for the unsaturated molecules. Compression of low energy ∼40fs pulses to ∼8fs using saturated hydrocarbons is demonstrated, suggesting the feasibility of this media for high repetition rate laser pulse compression.

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,389

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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