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Enregistrement W3009301521 · doi:10.1109/tap.2020.2969732

Metamaterials and Metasurfaces—Historical Context, Recent Advances, and Future Directions

2020· article· en· W3009301521 sur OpenAlexaff
Ashwin K. Iyer, Andrea Alù, A. J. Epstein

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetamaterialPermittivityNatural materialsContext (archaeology)OpticsPerspective (graphical)WavelengthPhysicsComputer scienceOptoelectronicsMaterials scienceDielectricArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trajectory of technological progress is ultimately guided by constraints at the physical level. In building a better device or system, we are bound 1) by the properties of the materials available to us and 2) by our understanding of physical phenomena. The physical laws of the universe, immutable as they are, lead us naturally to question whether we may be able to “engineer” raw materials to better allow us to achieve, control, and manipulate natural phenomena for useful purposes. In order to do this, we must first define what we mean by the term “material.” The perception that a material must appear homogeneous to the naked eye (i.e., “a uniform goop, with no discontinuous bits and pieces”[1]), natural though it may be, is flawed: surely, all materials may be considered heterogeneous on some level of scale, but more importantly, this perspective is tied specifically to the electromagnetic response of these materials to wavelengths of light that are visible to the human eye. For example, although a diamond displays familiar macroscopic properties such as color, luster, and dispersion when viewed under visible light, illumination using X-rays results in a diffraction pattern that reveals its crystalline structure. Thus, the macroscopic properties of a material, e.g. polarizabilities, permittivity, permeability, refractive index, intrinsic bulk or surface impedance, and so on, are revealed only under illumination by wavelengths of light much longer than the size of its scatterers (i.e., its atoms and molecules) and their spacing (e.g., the lattice constants of a crystal). Therefore, it would seem that engineering such macroscopic properties of materials would require control of scattering at length scales of fractions—say several hundredths or even just tenths—of a wavelength, a prohibitive task if dealing in the nanometers or Angstroms. Fortunately, the reach of the electromagnetic spectrum permits us to examine the long-wavelength condition at frequencies where such length scales become much more accessible, such as the microwave and terahertz. Advances in nanoscale fabrication have extended this reach even further to infrared and visible light. At such scales, it becomes possible to synthesize scatterers to exhibit electric and magnetic responses that may then, in analogy to their natural counterparts, be homogenized to describe effective macroscopic electromagnetic properties apparent under illumination by correspondingly long wavelengths.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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