High Efficiency Raman Soliton Generation in Passive Silica Fiber
Notice bibliographique
Résumé
Pulsed laser sources in the spectral window of 2 μm find many applications in engineering and science [1] . Thulium doped fiber lasers (TDFL) are especially attractive for this purpose with their emission in the 1.8-2.1 µm spectral range. The emission spectrum of a TDFL beyond 2.1 µm is also attainable with nonlinear approaches such as soliton self-frequency shift (SSFS) [2] , [3] . Previously, TDFL systems using SSFS have been demonstrated from thulium-doped fiber amplifiers (TDFA) pumped by tens of watts of continuous wave signal, leading to high-power femtosecond pulses (~100 kW, ~100 fs) [4] , [5] . However, such high-power systems are bulky and require external cooling mechanisms, as well as they lead to SSFS for a specific wavelength and pulse intensity. On the other hand, reports of TDFL with SSFS from passive fibers such as Ge-doped fibers require custom-made dispersion engineered fibers [6] . Here, we present a simple, all-fiber system that extends the wavelength reach of a TDFL from a passive, commercially available silica fiber. The system is tunable over 310 nm with an energy conversion efficiency up to 84.6%. To the best of our knowledge, this is the highest energy conversion efficiency ever reported in any SSFS system based on a passive fiber.
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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 ».