Notice bibliographique
Résumé
Bubbly metamaterials are created by exploiting the low-frequency Minnaert resonance of bubbles, and can radically modify acoustic wave behaviour. In this presentation, I will first review the properties of bubble metascreens, which consist of a single layer of bubbles in a soft solid, and can be very efficient absorbers of waterborne acoustic waves. Two different metalayer configurations will be considered that allow almost perfect compensation of the radiative scattering losses, so that virtually all of the acoustic energy can be absorbed. I will show how optimization of bubble metascreens’ performance is facilitated by a relatively simple analytical model, and that, despite being resonance-based, near-perfect absorption is possible over a very wide frequency range even when the metalayer is ultrathin. In the second part of the talk, I will describe three-dimensional structures with pair-wise spatial correlations between the bubbles. Such structures exhibit doubly negative behaviour even though the low-frequency resonance of a single bubble is purely monopolar. Furthermore, this doubly negative behaviour can occur when the bubble pairs are arranged in either random or periodic configurations. Predictions for both types of structure will be presented and the influence of dissipation on doubly negative behaviour discussed. For the 3D crystalline metamaterial case, the focusing and imaging capabilities of a flat metalens will be demonstrated, showing the imaging of a point source by a slab with a relative refractive index n = -1, evidence of super-resolved focusing, and the imaging of an extended object.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».