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Enregistrement W4392616941 · doi:10.48550/arxiv.2403.04238

Modeling beam propagation in a moving nonlinear medium

2024· preprint· en· W4392616941 sur OpenAlexfundno aff
Ryan Hogan, Giulia Marcucci, Akbar Safari, A. Nicholas Black, Boris Braverman, Jeremy Upham, Robert W. Boyd

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Photonic Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchMultidisciplinary University Research InitiativeCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNonlinear systemBeam (structure)PhysicsComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fully describing light propagation in a rotating, anisotropic medium with thermal nonlinearity requires modeling the interplay between nonlinear refraction, birefringence, and the nonlinear group index. Incorporating these factors into a generalized nonlinear Schrödinger equation and fitting them to recent experimental results reveals two key relationships: the photon drag effect can have a nonlinear component that is dependent on the motion of the medium, and the temporal dynamics of the moving birefringent nonlinear medium create distorted figure-eight-like transverse trajectories at the output. The beam trajectory can be accurately modelled with a full understanding of the propagation effects. Efficiently modeling these effects and accurately predicting the beam's output position has implications for optimizing applications in velocimetry and beam-steering. Understanding the roles of competitive nonlinearities gives insight into the creation or suppression of nonlinear phenomena like self-action effects.

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 enseignants0,161
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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