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Enregistrement W4292002642 · doi:10.1021/acsphotonics.2c00841

Spin–Orbit-Engineered Selective Transport of Photons in Plasmonic Nanocircuits with Panda-Patterned Transporters

2022· article· en· W4292002642 sur OpenAlexaff
Chengkai Jiang, Zhe Deng, Bo Liu, Jinhua Li, Zhanghua Han, Yuan Ma, Di Wu, Hiroshi Maeda, Youqiao Ma

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNanjing University of Information Science and TechnologyMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhotonPlasmonPolarization (electrochemistry)OptoelectronicsCoupling (piping)Photon polarizationPhysicsQuantumSpin–orbit interactionPhotonicsMaterials scienceOpticsCondensed matter physicsQuantum mechanicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spin–orbit coupling of light, which can be utilized to manipulate the polarization and spatial degrees of freedom of photons, has shown unprecedented potential in realizing on-chip integrated nanocircuits and quantum information processing. Particularly, this chiral coupling mechanism can result in unidirectional transport of spin-dependent light at a subwavelength scale by designing specific nanostructures. Here we propose and demonstrate a dielectric-loaded plasmonic nanocircuit with a panda-patterned transporter to directionally couple and guide plasmonic waves through two-branched waveguides. Both simulation and experimental results reveal that the waveguide modes excited by circularly polarized light with different spin states can be selectively coupled to one of two branching waveguides, with a measured unidirectionality efficiency up to 0.95. The proposed configuration may open up more possibilities in developing multifunctional nanocircuits that could be utilized for exploiting chiral manipulation with flexible degrees of freedom.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations65
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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