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Enregistrement W3118663288 · doi:10.1088/2515-7647/abda24

Ultrafast adiabatic frequency conversion

2021· article· en· W3118663288 sur OpenAlexaff
Peleg Margules, Jeffrey Moses, Haim Suchowski, Gil Porat

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Photonics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchH2020 European Research CouncilU.S. Department of Energy
Mots-clésUltrashort pulseAdiabatic processAttosecondBroadbandHigh harmonic generationPhysicsNonlinear opticsOpticsSpectroscopyBandwidth (computing)Nonlinear systemHarmonicsLaserComputer scienceTelecommunicationsQuantum mechanicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ultrafast adiabatic frequency conversion is a powerful method, capable of efficiently and coherently transfering ultrashort pulses between different spectral ranges, e.g. from near-infrared to mid-infrared, visible or ultra-violet. This is highly desirable in research fields that are currently limited by available ultrafast laser sources, e.g. attosecond science, strong-field physics, high-harmonic generation spectroscopy and multidimensional mid-infrared spectroscopy. Over the past decade, adiabatic frequency conversion has substantially evolved. Initially applied to quasi-monochromatic, undepleted pump interactions, it has been generalized to include ultrashort, broadband, fully-nonlinear dynamics. Through significant theoretical development and experimental demonstrations, it has delivered new capabilities and superior performance in terms of bandwidth, efficiency and robustness, as compared to other frequency conversion techniques. This article introduces the concept of adiabatic nonlinear frequency conversion, reviews its theoretical foundations, presents significant milestones and highlights contemporary ultrafast applications that may, or already do, benefit from utilizing this method.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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