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Enregistrement W4387104218 · doi:10.36227/techrxiv.24174513.v1

Surface Susceptibility Synthesis of Spatially Dispersive Metasurfaces for Space Compression and Spatial Signal Processing

2023· preprint· en· W4387104218 sur OpenAlexaff
Jordan Dugan, T. Smy, Francesco Monticone, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchU.S. Air Force
Mots-clésSurface (topology)Mathematical analysisMathematicsPolynomialBandwidth (computing)Space (punctuation)SolverBoundary value problemBoundary (topology)Field (mathematics)AlgorithmGeometryComputer scienceMathematical optimizationTelecommunicationsPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical method is proposed to synthesize the angle-dependent surface susceptibilities, χ of spatially dispersive or non-local zero-thickness metasurfaces. The proposed method is based on the extended Generalized Sheet Transition Conditions (GSTCs), whereby spatially dispersive metasurfaces are modeled using angle-dependent surface susceptibilities that take the form of rational polynomial functions of the transverse wave-vector, k∥. The suggested method derives the rational polynomial form of χ(k∥), which can then be expressed in the space-domain using spatial derivatives of the fields, resulting in a corresponding higher-order spatial boundary condition to achieve the desired field operation. The proposed synthesis method is illustrated using variety of examples such as, a space-plate, spatial filters and field absorbers, which are then validated using an Integral Equation (IE) solver, in which the corresponding higher-order boundary conditions are integrated to predict the scattered fields. The proposed method thus not only represents a simple way to synthesize ideal zero-thickness metasurfaces, but helps establishes a way to define fundamental operational limits of spatially dis- persive metasurfaces. This is illustrated by considering the space- plate example, and deriving the fundamental trade-off between operation bandwidth and the achievable space-compression.

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 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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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