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Enregistrement W3204676468 · doi:10.1109/jlt.2021.3114587

Integrated Photonic Functions Using Anisotropic 2D Material Structures

2021· article· en· W3204676468 sur OpenAlexaff
Po‐Han Chang, Charles Lin, Amr S. Helmy

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmonPhotonicsWaveguideMaterials scienceOptoelectronicsDielectricPhotonic integrated circuitOpticsPhotonic crystalMiniaturizationNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasmonic waveguides based on 2D materials, which enable the formations of guided modes confined around few-layered material, are promising plasmonic platforms for the miniaturization of photonic devices. Nonetheless, such waveguides support modes that are evanescent in the waveguide core with the majority of the fields concentrated around waveguide edges, which are different from those supported by 3D dielectric waveguides where the modal fields are of oscillatory nature and peak at the center. As a result, many photonic devices and functionalities that can be achieved within 3D dielectric waveguides based on total-internal-reflation modes cannot be realized using 2D material-based plasmonic structures. In this work, we propose and demonstrate how to leverage anisotropy in 2D materials to tailor of modal fields supported by 2D material waveguide for the first time. By regulating material absorption of the constituent 2D materials, the modal fields of these 2D modes can be tailored to localize around the waveguide center, which in turn can improve the efficiencies of coupling-based photonic functions using 2D materials, from in-plane multimode-interference couplers to out-of-plane optical radiation. Using natural anisotropic 2D materials such as black phosphorus, these pivotal functions can expand existing device capabilities that are typically achieved in 3D dielectrics but using 2D materials, thus allowing for the implementation of 2D plasmonic circuits with no need to relying on 3D layers.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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