Higher-order mode supercontinuum generation in dispersion-engineered liquid-core fibers
Notice bibliographique
Résumé
Supercontinuum generation enabled a series of key technologies such as frequency comb sources, ultrashort pulse sources in the ultraviolet or the mid-infrared, as well as broadband light sources for spectroscopic methods in biophotonics. Recent advances utilizing higher-order modes have shown the potential to boost both bandwidth and modal output distribution of supercontinuum sources. However, the strive towards a breakthrough technology is hampered by the limited control over the intra- and intermodal nonlinear processes in the highly multi-modal silica fibers commonly used. Here, we investigate the ultrafast nonlinear dynamics of soliton-based supercontinuum generation and the associated mode coupling within the first three lowest-order modes of accurately dispersion-engineered liquid-core fibers. By measuring the energy-spectral evolutions and the spatial distributions of the various generated spectral features polarization-resolved, soliton fission and dispersive wave formation are identified as the origins of the nonlinear broadening. Measured results are confirmed by nonlinear simulations taking advantage of the accurate modeling capabilities of the ideal step-index geometry of our liquid-core platform. While operating in the telecommunications domain, our study allows further advances in nonlinear switching in emerging higher-order mode fiber networks as well as novel insights into the sophisticated nonlinear dynamics and broadband light generation in pre-selected polarization states.
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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) | 0,000 | 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 ».