Nonlinear thermal lensing of high repetition rate ultrafast laser light in plasmonic nano‐colloids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We report on experimental observations of phenomenological self-trapping in plasmonic colloids of varying plasmon peaks in the visible/near infrared. A femtosecond (fs) oscillator is used in both pulsed (35 fs, 76 MHz) and continuous wave (cw) operation for comparison. We show that for both modes and for all examined colloids (and under typically applied external focusing conditions in self-trapping studies in colloidal media) nonlinear propagation is governed by thermal defocusing of the focused beam, which precedes the steady-state regime reached by particle diffusion, even far from the plasmon resonance (or equivalently for non-plasmonic colloids, even for low absorption coefficients). A strategy for the utilization of high repetition fs pulses to mitigate thermal lensing and promote gradient force-induced self-trapping is discussed. Notably, nonlinear thermal lensing is further accompanied by natural convection due to the horizontal configuration of the setup. Under resonant illumination, for both fs and cw cases, we observe mode break-up of the beam profile, most likely due to azimuthal modulation instability. Importantly, time-resolved observations of the break-up indicate that in the fs case, thermal convection heat transfer is reduced in magnitude and significantly decoupled in time from thermal conduction, presumably due to temperature increase confinement near the particles. We anticipate that our findings will trigger interest toward the use of high repetition fs pulses for self-channeling applications in nano-colloids.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle