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Enregistrement W4224987944 · doi:10.1364/oe.453273

Athermal echelle grating and tunable echelle grating demultiplexers using a Mach-Zehnder interferometer launch structure

2022· article· en· W4224987944 sur OpenAlexaff
Daniele Melati, Dan‐Xia Xu, Ross Cheriton, Shurui Wang, Martin Vachon, Jens H. Schmid, Pavel Cheben, Siegfried Janz

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemultiplexerGratingOpticsInterferometryMach–Zehnder interferometerMaterials scienceDiffraction gratingChannel spacingWavelengthOptoelectronicsPhysicsWavelength-division multiplexingMultiplexingTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a comparative experimental study of three silicon photonic echelle grating demultiplexers that are integrated with a Mach-Zehnder interferometer (MZI) launch structure. By appropriate choice of the MZI configuration, the temperature induced shift of the demultiplexer channel wavelengths can be suppressed (athermal) or enhanced (super-thermal) or be controlled by an on-chip micro-heater. The latter two configurations allow the channel wavelengths to be actively tuned using lower power than possible by temperature tuning a conventional echelle demultiplexer. In the athermal configuration, the measured channel spectral shift is reduced to less than 10 pm/°C, compared to the 83 pm/°C shift for an unmodified echelle device. In super-thermal operation an enhanced channel temperature tuning rate of 170 pm/°C is achieved. Finally, by modulating the MZI phase with an on-chip heater, the demultiplexer channels can be actively tuned to correct for ambient temperature fluctuations up to 20 °C, using a drive current of less than 20 mA.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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