Impact of Excited States Transitions on Polarization Property of InAs/InP Quantum Dots
Notice bibliographique
Résumé
Self-assembled InAs/InGaAsP/InP quantum dots (QD) have been investigated intensively, in which polarization property is a key performance indicator in some photonic devices, such as semiconductor QD optical amplifiers. Conventionally, increased transverse magnetic (TM) polarization is achieved by increased heavy-hole (HH) - light-hole (LH) mixing, such as using closely stacked QDs withlargestacking layer number (SLN), which was predicted by previous theoretical works and verified experimentally. However, high TM polarization in the closely stacked QDs withsmallSLNs was not predicted by the current theory but confirmed experimentally. In this work, closely stacked InAs/InGaAsP/InP QDs withsmallSLNs are investigated including strain, piezoelectricity and spin-orbit interaction. It is found that the high TM polarization in the closely stacked InAs/InP QDs withsmallSLNs is attributed to strong first excited state transitions and thus more p-type wavefunctions involved, rather than the high HH-LH mixing. With increase of SLN, TM polarization contributed by first excited state transitions decreases, while it contributed by the HH-LH mixing increases.
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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 ».