A review of silicon subwavelength gratings: building break‐through devices with anisotropic metamaterials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silicon photonics is playing a key role in areas as diverse as high‐speed optical communications, neural networks, supercomputing, quantum photonics, and sensing, which demand the development of highly efficient and compact light‐processing devices. The lithographic segmentation of silicon waveguides at the subwavelength scale enables the synthesis of artificial materials that significantly expand the design space in silicon photonics. The optical properties of these metamaterials can be controlled by a judicious design of the subwavelength grating geometry, enhancing the performance of nanostructured devices without jeopardizing ease of fabrication and dense integration. Recently, the anisotropic nature of subwavelength gratings has begun to be exploited, yielding unprecedented capabilities and performance such as ultrabroadband behavior, engineered modal confinement, and sophisticated polarization management. Here we provide a comprehensive review of the field of subwavelength metamaterials and their applications in silicon photonics. We first provide an in‐depth analysis of how the subwavelength geometry synthesizes the metamaterial and give insight into how properties like refractive index or anisotropy can be tailored. The latest applications are then reviewed in detail, with a clear focus on how subwavelength structures improve device performance. Finally, we illustrate the design of two ground‐breaking devices in more detail and discuss the prospects of subwavelength gratings as a tool for the advancement of silicon photonics.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle