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Enregistrement W3208117808 · doi:10.1038/s41467-021-26818-3

Full-color enhanced second harmonic generation using rainbow trapping in ultrathin hyperbolic metamaterials

2021· article· en· W3208117808 sur OpenAlexfundno aff
Junhao Li, Guangwei Hu, Lina Shi, Nan He, Daqian Li, Qiuyu Shang, Qing Zhang, Huange Fu, Linlin Zhou, Wei Xiong, Jianguo Guan, Jian Wang, Sailing He, Lin Chen

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Advanced Technology for Materials Synthesis and ProcessingWuhan National Laboratory for OptoelectronicsWuhan University of TechnologyWuhan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaCollege of Family Physicians of Canada
Mots-clésMetamaterialBroadbandRainbowSecond-harmonic generationOptoelectronicsWavelengthMaterials scienceOpticsBandwidth (computing)Nonlinear opticsNonlinear systemTrappingPhysicsTelecommunicationsLaserComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Metasurfaces have provided a promising approach to enhance the nonlinearity at subwavelength scale, but usually suffer from a narrow bandwidth as imposed by sharp resonant features. Here, we counterintuitively report a broadband, enhanced second-harmonic generation, in nanopatterned hyperbolic metamaterials. The nanopatterning allows the direct access of the mode with large momentum, rendering the rainbow light trapping, i.e. slow light in a broad frequency, and thus enhancing the local field intensity for boosted nonlinear light-matter interactions. For a proof-of-concept demonstration, we fabricated a nanostructured Au/ZnO multilayer, and enhanced second harmonic generation can be observed within the visible wavelength range (400-650 nm). The enhancement factor is over 50 within the wavelength range of 470-650 nm, and a maximum conversion efficiency of 1.13×10−6 is obtained with a pump power of only 8.80 mW. Our results herein offer an effective and robust approach towards the broadband metasurface-based nonlinear devices for various important technologies.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations213
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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