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Enregistrement W3158599703 · doi:10.1002/lpor.202000576

Rotational Doppler Frequency Shift from Time‐Evolving High‐Order Pancharatnam–Berry Phase: A Metasurface Approach

2021· article· en· W3158599703 sur OpenAlexaff
Fuyong Yue, A. Aadhi, Riccardo Piccoli, Vincenzo Aglieri, Roberto Macaluso, Andréa Toma, Roberto Morandotti, Luca Razzari

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngular momentumPhysicsGeometric phaseDoppler effectAdiabatic processOpticsWavelengthHamiltonian (control theory)Classical mechanicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Doppler frequency shift of sound or electromagnetic waves has been widely investigated in many different contexts and, nowadays, represents a formidable tool in medicine, engineering, astrophysics, and optics. Such effect is commonly described in the framework of the universal energy‐momentum conservation law. In particular, the rotational Doppler effect has been recently demonstrated using light carrying orbital angular momentum. When a wave undergoes a cyclic adiabatic transformation of its Hamiltonian, it is known to acquire the so‐called Pancharatnam–Berry (PB) phase. In this work, an experimental evidence of the direct connection between the high‐order PB phase time evolution on the Poincaré sphere and the rotational Doppler frequency shift of light is provided. A metasurface operating at telecom wavelengths is employed to impose a total (spin and orbital) angular momentum (TAM) on the light wave, while two TAM converters ensure a closed cycle on the Poincaré sphere. By rotating one of the converters, a significant Doppler frequency shift is observed without variation of the output TAM. The proposed metasurface‐based approach offers new advanced ways to engineer the frequency content of light.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0220,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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