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Enregistrement W4385724333 · doi:10.1364/ol.492443

Sensitive detection of electric field-induced second harmonic signals

2023· article· en· W4385724333 sur OpenAlexafffund
Justin Hogue, Patrick Cusson, Michel Meunier, Denis V. Seletskiy, Stephan Reuter

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsElectric fieldHomodyne detectionPhysicsSIGNAL (programming language)Superposition principleHigh harmonic generationLaserHarmonicComputer scienceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We demonstrate sensitive electric field measurements by coherent homodyne amplification of the electric field induced second harmonic generation (E-FISH) technique. In the process of E-FISH, an applied electric field breaks the centrosymmetry of an otherwise homogeneous medium, in turn promoting the generation of the second harmonic frequency of an incident field. Due to weak third-order hyperpolarizability and the requirement of an applied field to break the symmetry, the E-FISH technique has been mainly used to study high fields, also requiring a strong optical field and sensitive detection. Here we superimpose the E-FISH signal with an auxiliary beam, also termed a local oscillator (LO), at double the incident frequency. Coherent superposition of the LO and the E-FISH output (LOE-FISH) allows for a homodyne amplification of the otherwise weak nonlinear signal. We have demonstrated an increase of signal-to-noise by a factor of seven, which results in a measurement time reduction of a factor of 49. This technique, LOE-FISH, has a number of advantages: detection with intensified detectors is not required. Furthermore, instead of millijoule pulsed lasers, we can work with microjoule pulsed lasers, which allows measuring at repetition rates of megahertz and opens single shot and real-time capability. The LOE-FISH technique increases in sensitivity at lower electric field values. Our work is a demonstration of the principle. Already with our first results from the demonstration, one can see the high potential of LOE-FISH.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,322

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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