Electromagnetic response of nanoparticles with a metallic core and a semiconductor shell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the interplay between localized surface plasmon resonances from metallic cores and electromagnetic resonances from semiconducting shells in core@shell nanoparticles in the optical and near-infrared regions. To this end, we consider silver (Ag) spheres as plasmonically active nanoparticles with radii 20 nm, covered with shells of silicon (Si) up to 160 nm in thickness. We use the classical Lorenz-Mie theory to calculate the response of the core@shell nanoparticles to an external electromagnetic field that reveals a high degree of tunability of the Ag surface plasmons with a varying Si shell thickness, and a consequent merging of their Mie resonances. In contrast with pure metallic systems, the use of a low-bandgap semiconducting shell allows for a unique interrelation between its strong characteristic magnetic dipole mode and the localized surface plasmon resonance of the metallic core. This allows control over the forward and backward scattering efficiencies in the near-infrared in accordance with the predictions based on the Kerker conditions. Employing several other core@shell materials (Al@Si, Au@Si and Ag@Ge), we show that this approach to tailoring the absorption and scattering efficiencies, based on Kerker’s conditions, can be further generalized to other similar core@shell systems.
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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) | 0,001 | 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 ».