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Enregistrement W2996291856 · doi:10.1038/s42005-019-0264-z

Coherent control of magnon radiative damping with local photon states

2019· article· en· W2996291856 sur OpenAlexaff
Bimu Yao, Tao Yu, Y. S. Gui, Jinwei Rao, Yutong Zhao, Wei Lü, C.‐M. Hu

Notice bibliographique

RevueCommunications Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesShanghai Institute of Technical Physics, Chinese Academy of SciencesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnonPhysicsYttrium iron garnetPhotonRadiative transferDipoleMagnonicsExcitationCondensed matter physicsAtomic physicsQuantum electrodynamicsOpticsQuantum mechanicsSpin polarizationFerromagnetismElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A magnon, the collective excitation of ordered spins, can spontaneously radiate a travelling photon to an open system when decaying to the ground state. However, in contrast to electric dipoles, magnetic dipoles by magnons are more isolated from the environment, limiting their radiation and coherent communication with photons. The recent progresses in strongly coupled magnon-photon system have stimulated the manipulation of magnon radiation via tailoring the photon states. Here, by loading an yttrium iron garnet sphere in a one-dimensional waveguide cavity supporting both the travelling and standing photon modes, we demonstrate a significant magnon radiative damping that is proportional to the local density of photon states (LDOS). By modulating the magnitude and/or polarization of LDOS, we can flexibly tune the photon emission and magnon radiative damping. Our findings provide a way to manipulate photon emission from magnon radiation, which could help harness angular momentum generation, transfer, and storage in magnonics.

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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