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Enregistrement W4365510849 · doi:10.1364/ol.488365

Divide and focus: generating novel focal polarization modalities by symmetry-based phase tailoring in one dimension

2023· article· en· W4365510849 sur OpenAlexaff
Thomas Bauer, Ilya Golub

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrbital Angular Momentum in Optics
Établissements canadiensAlgonquin College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPolarization (electrochemistry)PhysicsPhotonicsLinear polarizationElliptical polarizationLens (geology)Structured lightLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symmetry-based tailoring of photonic systems recently heralded the advent of novel concepts, such as photonic topological insulators and bound states in the continuum. In optical microscopy systems, similar tailoring was shown to result in tighter focusing, spawning the field of phase- and polarization-tailored light. Here, we show that even in the fundamental case of 1D focusing using a cylindrical lens, symmetry-based phase tailoring of the input field can result in novel features. Dividing the beam or utilizing a π phase shift for half the input light along the non-invariant focusing direction, these features include a transverse dark focal line and a longitudinally polarized on-axis sheet. While the former can be used in dark-field light-sheet microscopy, the latter, similar to the case of a radially polarized beam focused by a spherical lens, results in a z polarized sheet with reduced lateral size when compared with the thickness of a transversely polarized sheet produced by focusing a non-tailored beam. Moreover, the switching between these two modalities is achieved by a direct 90° rotation of the incoming linear polarization. We interpret these findings in terms of the requirement to adapt the symmetry of the incoming polarization state to match the symmetry of the focusing element. The proposed scheme may find application in microscopy, probing anisotropic media, laser machining, particle manipulation, and novel sensor concepts.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,683

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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