High energy redshifted and enhanced spectral broadening by molecular alignment
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate an efficient approach for enhancing the spectral broadening of long laser pulses and for efficient frequency redshifting by exploiting the intrinsic temporal properties of molecular alignment inside a gas-filled hollow-core fiber (HCF). We find that laser-induced alignment with durations comparable to the characteristic rotational time scale <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:msubsup><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi>T</mml:mi></mml:mrow><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="normal">R</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">o</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">t</mml:mi></mml:mrow></mml:mrow><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"><mml:mi mathvariant="normal">A</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">l</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">i</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">g</mml:mi><mml:mi mathvariant="normal">n</mml:mi></mml:mrow></mml:mrow></mml:msubsup></mml:math> enhances the efficiency of redshifted spectral broadening compared to noble gases. The applicability of this approach to Yb lasers with (few hundred femtoseconds) long pulse duration is illustrated, for which efficient broadening based on conventional Kerr nonlinearity is challenging to achieve. Furthermore, this approach proposes a practical solution for high energy broadband long-wavelength light sources, and it is attractive for many strong field applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».