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Enregistrement W4388971441 · doi:10.1038/s41467-023-42869-0

Mode attraction, rejection and control in nonlinear multimode optics

2023· article· en· W4388971441 sur OpenAlexaff
Kunhao Ji, Ian Davidson, J. K. Sahu, David J. Richardson, S. Wabnitz, Massimiliano Guasoni

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Network Technologies
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilEuropean Commission
Mots-clésMulti-mode optical fiberNonlinear systemPhysicsMode (computer interface)Beam (structure)Nonlinear opticsOpticsComputer scienceWaveguideDimension (graph theory)Optical fiberQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel fundamental notions helping in the interpretation of the complex dynamics of nonlinear systems are essential to our understanding and ability to exploit them. In this work we predict and demonstrate experimentally a fundamental property of Kerr-nonlinear media, which we name mode rejection and takes place when two intense counter-propagating beams interact in a multimode waveguide. In stark contrast to mode attraction phenomena, mode rejection leads to the selective suppression of a spatial mode in the forward beam, which is controlled via the counter-propagating backward beam. Starting from this observation we generalise the ideas of attraction and rejection in nonlinear multimode systems of arbitrary dimension, which paves the way towards a more general idea of all-optical mode control. These ideas represent universal tools to explore novel dynamics and applications in a variety of optical and non-optical nonlinear systems. Coherent beam combination in polarisation-maintaining multicore fibres is demonstrated as example.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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