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Enregistrement W2999192367 · doi:10.1364/oe.382639

Tailoring modulation instabilities and four-wave mixing in dispersion-managed composite liquid-core fibers

2020· article· en· W2999192367 sur OpenAlexfundno aff
Saher Junaid, Kay Schaarschmidt, Mario Chemnitz, Maxime Chambonneau, Stefan Nolte, Markus A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSupercontinuumDispersion (optics)OpticsMaterials scienceUltrashort pulseSelf-phase modulationLaserFour-wave mixingSolitonModulation (music)WavelengthZero-dispersion wavelengthCoherence (philosophical gambling strategy)Mixing (physics)Fiber laserNonlinear opticsPhotonic-crystal fiberDispersion-shifted fiberNonlinear systemOptical fiberPhysicsFiber optic sensor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that the ultrafast nonlinear dynamics in supercontinuum generation can be tailored via mixture-based liquid core fibers. Samples containing mixtures of inorganic solvents allow changing dispersion from anomalous to normal, i.e., shifting zero dispersion across pump laser wavelength. A significant control over modulation instability and four-wave mixing has been demonstrated experimentally in record-long (up to 60 cm) samples in agreement with simulations when using sub-psec pulses at 1.555 µm. The smallest concentration ratio yields indications of soliton-fission based supercontinuum generation at soliton numbers that are beyond the coherence limit. The presented dispersion tuning scheme allows creating unprecedented dispersion landscapes for accessing unexplored nonlinear phenomena and selected laser sources.

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 seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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