Relaxation of the electro-optic response in thin-film lithium niobate modulators
Notice bibliographique
Résumé
Thin-film lithium niobate (TFLN) is a promising electro-optic (EO) photonics platform with high modulation bandwidth, low drive voltage, and low optical loss. However, EO modulation in TFLN is known to relax on long timescales. Instead, thermo-optic heaters are often used for stable biasing, but heaters incur challenges with cross-talk, high power, and low bandwidth. Here, we characterize the low-frequency (1 mHz to 1 MHz) EO response of TFLN modulators, investigate the root cause of EO relaxation and demonstrate methods to improve bias stability. We show that relaxation-related effects can enhance EO modulation across a frequency band spanning 1kHz to 20kHz in our devices – a counter-intuitive result that can confound measurement of half-wave voltage ( V π ) in TFLN modulators. We also show that EO relaxation can be slowed by more than 10 4 -fold through control of the LN-metal interface and annealing, offering progress toward lifetime-stable EO biasing. Such robust EO biasing would enable applications for TFLN devices where cross-talk, power, and bias bandwidth are critical, such as quantum devices, high-density integrated photonics, and communications.
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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 | 0,000 | 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 ».