Deep ultra-violet plasmonics: exploiting momentum-resolved electron energy loss spectroscopy to probe germanium
Notice bibliographique
Résumé
Germanium is typically used for solid-state electronics, fiber-optics, and infrared applications, due to its semiconducting behavior at optical and infrared wavelengths. In contrast, here we show that the germanium displays metallic nature and supports propagating surface plasmons in the deep ultraviolet (DUV) wavelengths, that is typically not possible to achieve with conventional plasmonic metals such as gold, silver, and aluminum. We measure the photonic band spectrum and distinguish the plasmonic excitation modes: bulk plasmons, surface plasmons, and Cherenkov radiation using a momentum-resolved electron energy loss spectroscopy. The observed spectrum is validated through the macroscopic electrodynamic electron energy loss theory and first-principles density functional theory calculations. In the DUV regime, intraband transitions of valence electrons dominate over the interband transitions, resulting in the observed highly dispersive surface plasmons. We further employ these surface plasmons in germanium to design a DUV radiation source based on the Smith-Purcell effect. Our work opens a new frontier of DUV plasmonics to enable the development of DUV devices such as metasurfaces, detectors, and light sources based on plasmonic germanium thin films.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».