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Enregistrement W3215641289 · doi:10.48550/arxiv.2112.00865

Inverse design of strained graphene surfaces for electron control

2021· preprint· en· W3215641289 sur OpenAlexaff
Emmanuel Lorin, François Fillion‐Gourdeau, Steve MacLean

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneElectronInverseRefractive indexCurvilinear coordinatesPhysicsMathematical analysisClassical mechanicsMathematicsOpticsQuantum mechanicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is devoted to the inverse design of strained graphene surfaces for the control of electrons in the semi-classical optical-like regime. Assuming that charge carriers are described by the Dirac equation in curved-space and exploiting the fact that wave propagation can be described by ray-optics in this regime, a general computational strategy is proposed in order to find strain fields associated with a desired effective refractive index profile. The latter is first determined by solving semi-classical trajectories and by optimizing a chosen objective functional using a genetic algorithm. Then, the graded refractive index corresponding to the strain field is obtained by using its connection to the metric component in isothermal coordinates. These coordinates are evaluated via numerical quasiconformal transformations by solving the Beltrami equation with a finite volume method. The graphene surface deformation is finally optimized, also using a genetic algorithm, to reproduce the desired index of refraction. Some analytical results and numerical experiments are performed to illustrate the methodology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,115 · 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.

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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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