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Enregistrement W4385731802 · doi:10.1109/jphot.2023.3304188

Robust Programmable Photonic Circuits Based on a Floquet-Lieb Topological Waveguide Lattice

2023· article· en· W4385731802 sur OpenAlexafffund
Hanfa Song, Tyler J. Zimmerling, Vien Van

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Reservoir Computing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAarhus Universitet
Mots-clésPhotonicsFloquet theoryTopology (electrical circuits)Lattice (music)PhysicsElectronic circuitPhotonic crystalPhotonic integrated circuitResonatorWaveguideOptoelectronicsQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a robust programmable photonic integrated circuit platform based on a 2D Floquet-Lieb topological lattice. Reconfigurable topological photonic lattices typically require creating topologically distinct domains to guide interface modes, which requires a large number of coupling elements to be tuned and severely constraints the realizable circuit configurations. Here by taking advantage of the natural hopping sequence of light in the Floquet-Lieb microring lattice, we show that line defect modes and flat-band resonance modes can be excited by tuning only selective coupling elements, thus enabling efficient light steering and localization in the lattice interior. We show how basic circuit elements such as waveguide bends, splitters, combiners, and resonators, can be formed in the lattice, which can be used to construct general photonic integrated circuits. Compared to conventional topologically-trivial waveguide meshes, our topological photonic lattice requires fewer tuning elements while offering better tolerance to defects and random variations due to topological protection. The proposed topological lattice can thus provide an efficient and robust platform for implementing classical and quantum integrated photonic circuits.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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