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Enregistrement W3126892536 · doi:10.1038/s41598-020-78594-7

Directional excitation of surface plasmon using multi-mode interference in an aperture

2021· article· en· W3126892536 sur OpenAlexaff
Md. Zahangir Alam, Zhou Yang, M. Sheik-Bahae, J. Stewart Aitchison, Mo Mojahedi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNational Science Foundation
Mots-clésPlasmonSurface plasmonNanophotonicsExcitationSurface plasmon polaritonOpticsInterference (communication)Materials scienceNanolithographyOptoelectronicsLocalized surface plasmonWaveguidePhysicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonics is a promising technology that can find many applications in nanophotonics and biosensing. Local excitation of surface plasmons with high directionality is required for many of these applications. We demonstrate that by controlling the interference of light in a metal slot with the adjustment of the angle of incidence, it is possible to achieve highly directional surface plasmon excitation. Our numerical analysis of the structure showing a strong directionality of excited surface plasmon is confirmed by near field scanning measurements. The proposed structure can be useful for many applications including excitation of plasmonic waveguides, nanolithography, and optical sensing. To illustrate its usefulness, we experimentally demonstrate that it can be used for highly directional excitation of a dielectric loaded plasmonic waveguide. We also propose a simple structure for surface plasmon interference lithography capable of providing high image contrast using this scheme.

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 enseignants0,000
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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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