MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4221076229 · doi:10.1103/physrevb.105.115431

Effects of microscopic scattering on terahertz third harmonic generation in monolayer graphene

2022· article· en· W4221076229 sur OpenAlexafffund
Parvin Navaeipour, Marc M. Dignam

Notice bibliographique

RevuePhysical review. B./Physical review. B · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTerahertz technology and applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésScatteringTerahertz radiationGrapheneHarmonicCondensed matter physicsPhysicsPhonon scatteringHigh harmonic generationMaterials scienceOpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its linear dispersion, monolayer graphene is expected to generate a third harmonic response at terahertz frequencies. There have been a variety of different models of this effect and recently it has been experimentally observed. However, there is still considerable uncertainty as to the role of scattering on harmonic generation in graphene. In this paper, we model third harmonic generation in doped monolayer graphene at THz frequencies by employing a nearest-neighbour tight-binding model in the length gauge. We include optical phonon and neutral impurity scattering at the microscopic level, and examine the effects of scattering on the third harmonic response. We also compare the results of a phenomenological semiclassical theory, using a field-dependent scattering time extracted from the simulation, and find a significantly lower third-harmonic field than that found from the microscopic model. This demonstrates that third harmonic generation is much more sensitive to the nature of the scattering than is the linear response. We also compare the results of our full simulation to recent experimental results and find qualitative agreement.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical review. B./Physical review. BMême sujetTerahertz technology and applicationsTravaux en français237 207