Broadband resonance-enhanced frequency generation by four-wave mixing in a silicon Floquet topological photonic insulator
Notice bibliographique
Résumé
Floquet topological photonic insulators, whose light transport properties are dictated by the periodic drive sequence of the lattice, provide more flexibility for controlling and trapping light than undriven topological insulators. This can enable novel nonlinear optics applications in topological photonics. Here, we employ a novel resonance effect called Floquet Defect Mode Resonance (FDMR) in a 2D silicon Floquet microring lattice to demonstrate resonance-enhanced frequency generation by four-wave mixing of Floquet bulk modes in the presence of Kerr nonlinearity. The compact, cavity-less resonance mode, induced through a periodic perturbation of the lattice drive sequence, has the largest reported Q-factor for a 2D topological resonator of ∼105 with low group velocity dispersion, which enables efficient broadband frequency generation over several Floquet–Brillouin zones of the Floquet topological insulator. We achieved wavelength conversion over a 10.1 nm spectral range with an average enhancement of 12.5 dB in the conversion efficiency due to the FDMR. Our work could lead to robust light sources generated directly on a topologically protected photonic platform.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».