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Enregistrement W4285031087 · doi:10.1364/josaa.460530

Study of the impact of wavefront aberrations on the characterization of ultrashort laser pulses with GRENOUILLE

2022· article· en· W4285031087 sur OpenAlexafffund
Charles Pichette, Michel Piché, Pierre Marquet, Simon Thibault

Notice bibliographique

RevueJournal of the Optical Society of America A · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésWavefrontOpticsPhysicsChirpUltrashort pulseTilt (camera)LaserPulse (music)SIGNAL (programming language)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, GRENOUILLE has emerged as a relatively simple technique to fully characterize the electric field of an ultrashort laser pulse in a single shot. It does so by spatially mapping the delays on the transverse spatial coordinate and by mapping the frequencies on the angular coordinate of the orthogonal direction. Because of this spatial mapping, an aberrated wavefront could distort and affect the measurement of the pulse. It is shown here experimentally how these aberrations can affect the measurement using a deformable mirror to induce various aberrations in the wavefront. This can result in distortions of the spectral or temporal profile of the retrieved pulse, and a decrease of the intensity of the second-harmonic signal generated by the nonlinear crystal. Additionally, the signatures of some of the distortions of the trace resemble those previously identified as being caused by pulse-front tilt or spatial chirp and could be interpreted as such while being in fact caused by aberrations. This can complicate the identification of the real source of the distortions, since a purely spatial effect can cause distortions similar to those created by dispersion-based phenomena or other types of spatiotemporal couplings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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