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Enregistrement W4312613553 · doi:10.1051/epjconf/202226608007

Cooperative Spontaneous Four-wave Mixing in Single-channel and Dualchannel Sequences of Side-coupled Ring Resonators

2022· article· en· W4312613553 sur OpenAlexaff
Amideddin Mataji‐Kojouri, Massimo Borghi, Federico Andrea Sabattoli, Houssein El Dirani, Laurène Youssef, Camille Petit-Étienne, E. Pargon, J. E. Sipe, Marco Liscidini, Corrado Sciancalepore, Mattéo Galli, Daniele Bajoni

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonatorMixing (physics)Four-wave mixingRing (chemistry)PhysicsPhotonDual (grammatical number)Channel (broadcasting)Nonlinear systemOpticsNonlinear opticsTopology (electrical circuits)Quantum mechanicsChemistryTelecommunicationsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative photon pair generation by Spontaneous Four-Wave Mixing (SFWM) process in singlechannel and dual-channel side-coupled ring resonator sequences is investigated. Our analysis shows that superlinear growth of generation rate with respect to the number of rings is possible even in presence of loss. Experimental evidence of super-SFWM is provided by comparing individual and collective generation rates obtained from a dual-channel ring resonator sequence. The results are in good agreement with theory and suggest that high photon pair generation rates can be achieved from integrated silicon ring resonator sequences without initiating nonlinear absorption processes.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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