Distributed static and dynamic detection of an acoustic wave in a Brillouin random fiber laser
Notice bibliographique
Résumé
The interaction of random laser and gain medium is important to understand the noise origin in random fiber lasers. Here, using the optical time domain reflectometry method, the time-resolved distributed acoustic wave generated by a Brillouin random fiber laser (BRFL) is characterized. The dynamic property of the acoustic wave reflects the gain dynamics of the BRFL. The principle is based on the polarization-decoupled stimulated Brillouin scattering (SBS)-enhanced four-wave mixing process, where the probe light experiences maximum reflection when the phase match condition is satisfied. Static measurements present exponentially depleted Brillouin gain along the gain medium in the BRFL, indicating the localized random SBS frequency change in the maximum local gain region, which varies with time to contribute random laser noise as revealed in the dynamic measurement. The SBS-induced birefringence change in the Brillouin gain fiber is approximately 10 − 7 to 10 − 6 . The phase noise of the BRFL is observed directly inside the random laser gain medium for the first time via time and spatially varied acoustic wave intensity. By counting the temporal intensity statistical distribution, optical rogue waves are detected near the lasing threshold of the BRFL. Different temporal intensity statistical distribution at high and low gain positions is found, which is caused by the SBS nonlinear transfer function and localized gain. The distributed characterization methods in the paper provide a new platform to study the interaction of random lasers and gain medium, giving us a new perspective to understand the fundamental physics of the random lasing process and its noise property.
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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 | 0,001 |
| 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 ».