Surface Susceptibility Synthesis of Metasurface Holograms for Creating Electromagnetic Illusions
Notice bibliographique
Résumé
A systematic approach is presented to exploit the rich field transformation capabilities of Electromagnetic (EM) metasurfaces for creating a variety of illusions using the concept of metasurface holograms. A system level approach to metasurface hologram synthesis is presented here, in which the hologram is co-designed with the desired object to be projected. A structured approach for the classification of the creation of EM illusions is proposed for better organization and tractability of the overall synthesis problem. The delineation is in terms of the initial incident (reference) illumination of the object to be recreated (front/back-lit), the position of illusion (posterior/anterior), and the illumination used to create the illusion (front/back). Therefore the classification is based on the specific relationship between the reference object to be recreated, the observer measuring the object, the orientation and placement of the reference and illumination field, and the desired placement of the metasurface hologram creating a virtual image. In the paper a general design procedure to synthesize metasurface holograms is presented based on Integral Equations (IE) and Generalized Sheet Transition Conditions (GSTCs), where the metasurface hologram is described as zero thickness sheet with tensorial surface susceptibility densities. Several selected configurations are chosen to illustrate various aspects of the hologram creation in 2D, along with a novel numerical technique to artificially reverse-propagate the scattered fields, required in the synthesis process. Finally, the impact of the metasurface size and the illumination field strength on the quality of the reconstructed scattered fields is also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».