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Enregistrement W3088665921 · doi:10.1109/icton51198.2020.9203026

Non-local Field Effects in Nonlinear Plasmonic Metasurfaces

2020· article· en· W3088665921 sur OpenAlexaff
Mikko J. Huttunen, Saad Bin-Alam, Orad Reshef, Yaryna Mamchur, Timo Stolt, Jean‐Michel Ménard, Ksenia Dolgaleva, Robert W. Boyd, Martti Kauranen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmonMetamaterialNonlinear systemNonlinear opticsPhotonicsOptoelectronicsPhotonic metamaterialPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonlinear optical processes are important in many photonic applications ranging from optical communications and ultrashort pulse generation to frequency combs. Recent trend to miniaturize photonic components has created a growing demand also for nanoscale nonlinear components. This demand is difficult to answer by using conventional nonlinear materials motivating the search for alternatives. Nonlinear plasmonic metasurface cavities have recently emerged as a potential platform to enable nanoscale nonlinear optics. Despite steady progress, the so far achieved conversion efficiencies have not yet rivalled conventional materials. Here, we present our recent work to develop more efficient nonlinear metamaterials, focusing on plasmonic metasurfaces that support collective responses known as surface lattice resonances. These resonances are associated with very narrow spectral features, showing potential to dramatically boost nonlinear processes via resonant interactions. Here, we demonstrate a plasmonic metasurface operating at the telecommunications C band that exhibits a record-high quality factor exceeding 2000, demonstrating an order-of-magnitude improvement compared to existing metasurface cavities. Motivated by this experimental demonstration, we will also present numerical predictions suggesting that such nonlinear metasurfaces could soon answer the existing demand for miniaturized and/or flat nonlinear components.

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 seuil0,005

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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