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Enregistrement W3016971301 · doi:10.1103/physreve.101.042210

Interaction of cavity solitons on an unstable background

2020· article· en· W3016971301 sur OpenAlexaff
Shayesteh Rahmani Anbardan, Cristina Rimoldi, Reza Kheradmand, G. Tissoni, Franco Prati

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsLasing thresholdLaser linewidthLaserPolarization (electrochemistry)Quantum electrodynamicsMaxwell's equationsBloch equationsQuantum mechanicsMaster equationQuantum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of two cavity solitons in a driven semiconductor laser above lasing threshold is investigated. We focus on the case in which the background field of the solitons is turbulent because the laser is below the injection locking point. We show that the solitons move spontaneously and either reach some equilibrium distance or merge. Different behaviors are found depending on how far from the injection locking point the laser is. The laser is modeled by a set of effective Maxwell-Bloch equations which include an equation for the macroscopic polarization that mimics the complex susceptibility of the semiconductor. In that way we avoid the emergence of an unphysical behavior of the background which instead appears when the polarization is adiabatically eliminated, which amounts to assuming infinite gain linewidth. The simulations are slow because the time scales of the different dynamical variables differ by four orders of magnitude. Yet, we show that the results of the complete set of equations can be accurately reproduced with a reduced set of equations where the polarization is adiabatically eliminated but a diffusion term is included in Maxwell equation, which accounts for the finiteness of the gain linewidth.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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