Enhancement of Radiative and Nonradiative Emission in Random Lasing Plasmonic Nanofibers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A theory of light–matter interaction in plasmonic nanofibers is developed. When probe light propagates inside the nanofiber, it induces surface plasmon polariton (SPPs) and electric dipoles in metallic nanoparticles. The dipoles interact with each other via dipole–dipole interaction (DDI). The energy of photonic bound states in the presence of the SPP and DDI fields are calculated. It has been demonstrated that the number of bound states can be controlled by the strength of SPP and DDI couplings. The spontaneous decay rate for the quantum emitters have been calculated and it is found that decay rate is enhanced when the exciton energy is in resonance with the bound photon energy. Further, it is predicted that the spontaneous decay rate also enhances when the exciton and SPP energies are in resonance. Finally, the photoluminescence in nanofiber is calculated using the density matrix method. The authors' theory is compared with experiments and found a good agreement between theory and experiments. It has been demonstrated that the quenching of the photoluminescence intensity increases as the concentration of the MNPs increases. The findings of the paper can be used to fabricate random lasers and also for inventing new types of nanosensors and nanoswitches.
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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) | 0,001 | 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 ».