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Enregistrement W4321607985 · doi:10.1109/jlt.2023.3244777

Mode-Locking and Noise Characteristics of InAs/InP Quantum Dash/Dot Lasers

2023· article· en· W4321607985 sur OpenAlexaff
Guocheng Liu, Philip J. Poole, Zhenguo Lü, Jiaren Liu, Youxin Mao, Pedro Barrios

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaser linewidthLaserOptoelectronicsQuantum dot laserSemiconductor laser theoryNoise (video)Relative intensity noiseMaterials sciencePhysicsOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mode-locking and noise characteristics of InP/InAs quantum dash (QDash) and quantum dot (QDot) multi-wavelength lasers, showing identical structural design, operating at the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">C</i> -band, are investigated and compared to each other. The QDash lasers exhibit improved repetition frequency stability with a lower threshold current and cavity loss. On the other hand, the QDot lasers show higher quality repetition frequency tunability with higher internal quantum efficiency, as well as lower average integrated relative intensity noise (RIN) and average optical linewidth. Furthermore, we demonstrate both the QDash and QDot lasers exhibit very clean constellation diagrams at 32 GBaud 16QAM base-band signal, while the QDot lasers’ bit-error ratio (BER) performance outperforms the QDashes. This finding highlights the viability of InAs/InP QDash/QDot lasers to be used as a low-cost optical source for large-scale networks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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