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Enregistrement W3126392713 · doi:10.1002/lpor.202000373

Nonlinear Mid‐Infrared Metasurface based on a Phase‐Change Material

2021· article· en· W3126392713 sur OpenAlexafffund
Fuyong Yue, Riccardo Piccoli, Mikhail Y. Shalaginov, Tian Gu, Kathleen Richardson, Roberto Morandotti, Juejun Hu, Luca Razzari

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchMassachusetts Institute of TechnologyFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAdvanced Research Projects AgencyHarvard University
Mots-clésInfraredBroadbandOptoelectronicsRefractive indexSecond-harmonic generationMaterials scienceOpticsNonlinear systemNonlinear opticsPhase changePhysicsEngineering physicsLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mid‐wave infrared (MWIR) spectral region (3–5 µm) is important to a vast variety of applications in imaging, sensing, spectroscopy, surgery, and optical communications. Efficient third‐harmonic generation (THG), converting light from the MWIR range into the near‐infrared, a region with mature optical detection and manipulation technologies, offers the opportunity to mitigate a commonly recognized limitation of current MWIR systems. In this work, the possibility of boosting THG in the MWIR through a metasurface design is presented. Specifically, a 30‐fold enhancement in a highly nonlinear phase‐change material Ge 2 Sb 2 Se 4 Te 1 (GSST) is demonstrated by patterning arrays of subwavelength cylinders supporting a magnetic dipolar resonance. The unprecedented broadband transparency, large refractive index, and remarkably high nonlinear response, together with unique phase‐change properties, make GSST‐based metasurfaces an appealing solution for reconfigurable and ultra‐compact nonlinear devices operating in the MWIR.

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 seuil0,002

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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