Performance Evaluation of a Fractal Plasmonic Bowtie Nano-Antenna: Optical and Far-Field Properties
Notice bibliographique
Résumé
In the nano-antenna framework, in this work, we have proposed a fractal plasmonic bowtie nano-antenna (FPBNA) with three wings to maximize the coupling between higher and lower order modes. Hollow cavities of the bowtie nano-antenna support hybridization modes, both anti-bonding and bonding modes. In other words, the blue-shift in the hybridization modes results from an increase in the Sierpiński fractal iteration, which facilitates the minimization of hollow regions in fractals after each iteration. We have investigated both near-and-far field characteristics of the proposed FPBNA. We have investigated both near-and-far field characteristics of the proposed FPBNA. We have demonstrated that the near-field intensity of the FPBNA is tunable and adjustable by modifying geometrical and electromagnetic parameters and the incident wave. Furthermore, the FPBNA exhibits superior performance in terms of polarization independency, absorptance, and robustness against losses, compared to other available bowtie nano-antenna structures. In the far-field region, the FPBNA possesses very low-radiative characteristics, in the order of$10^{-7}$dB, as well as robustness to a variation of$\phi$angles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».