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Enregistrement W3199764285 · doi:10.1109/tap.2021.3111665

Ray-Optical Evaluation of Scattering from Electrically Large Metasurfaces Characterized by Locally Periodic Surface Susceptibilities

2021· article· en· W3199764285 sur OpenAlexaff
Scott A. Stewart, Y.L.C. de Jong, T. Smy, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensCommunications Research Centre CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScatteringOpticsPhysicsSurface (topology)Ray tracing (physics)Reflection (computer programming)Field (mathematics)Periodic boundary conditionsMathematical analysisBoundary value problemMathematicsGeometryComputer scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work continues the development of the raytracing method of [1] for computing the scattered fields from metasurfaces characterized by locally periodic reflection and transmission coefficients. In this work, instead of describing the metasurface in terms of scattering coefficients that depend on the incidence direction, its scattering behavior is characterized by the surface susceptibility tensors that appear in the generalized sheet transition conditions (GSTCs). As the latter quantities are constitutive parameters, they do not depend on the incident field and thus enable a more compact and physically motivated description of the surface. The locally periodic susceptibility profile is expanded into a Fourier series, and the GSTCs are rewritten in a form that enables them to be numerically solved for in terms of the reflected and transmitted surface fields. The scattered field at arbitrary detector locations is constructed by evaluating critical-point contributions of the first and second kinds using a Forward Ray Tracing (FRT) scheme. The accuracy of the resulting framework has been verified with an Integral Equation based Boundary Element Method (BEM)-GSTC full-wave solver for a variety of examples such as a periodically modulated metasurface, a metasurface diffuser and a beam collimator.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,152 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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