Tailored Multi‐Color Dispersive Wave Formation in Quasi‐Phase‐Matched Exposed Core Fibers
Notice bibliographique
Résumé
Widely wavelength-tunable femtosecond light sources in a compact, robust footprint play a central role in many prolific research fields and technologies, including medical diagnostics, biophotonics, and metrology. Fiber lasers are on the verge in the development of such sources, yet widespan spectral tunability of femtosecond pulses remains a pivotal challenge. Dispersive wave generation, also known as Cherenkov radiation, offers untapped potentials to serve these demands. In this work, the concept of quasi-phase matching for multi-order dispersive wave formation with record-high spectral fidelity and femtosecond durations is exploited in selected, partially conventionally unreachable spectral regions. Versatile patterned sputtering is utilized to realize height-modulated high-index nano-films on exposed fiber cores to alter fiber dispersion to an unprecedented degree through spatially localized, induced resonances. Nonlinear optical experiments and simulations, as well as phase-mismatching considerations based on an effective dispersion, confirm the conversion process and reveal unique emission features, such as almost power-independent wavelength stability and femtosecond duration. This resonance-empowered approach is applicable to both fiber and on-chip photonic systems and paves the way to instrumentalize dispersive wave generation as a unique tool for efficient, coherent femtosecond multi-frequency conversion for applications in areas such as bioanalytics, life science, quantum technology, or metrology.
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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 ».