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Enregistrement W4399498610 · doi:10.1021/acs.nanolett.4c01475

Electrostatic Control of Nonlinear Photonic-Crystal Polaritons in a Monolayer Semiconductor

2024· article· en· W4399498610 sur OpenAlexaff
Ekaterina Khestanova, V. Shahnazaryan, Valerii K. Kozin, V. I. Kondratyev, D. N. Krizhanovskii, M. S. Skolnick, I. A. Shelykh, Ivan Iorsh, Vasily Kravtsov

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStrong Light-Matter Interactions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationRussian Science FoundationBasis Foundation
Mots-clésPolaritonMonolayerSemiconductorPhotonic crystalMaterials scienceOptoelectronicsNonlinear systemNonlinear opticsPhotonicsNanotechnologyCondensed matter physicsOpticsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integration of 2D semiconductors with photonic crystal slabs provides an attractive approach to achieving strong light–matter coupling and exciton–polariton formation in a chip-compatible geometry. However, for the development of practical devices, it is crucial that polariton excitations are easily tunable and exhibit a strong nonlinear response. Here we study neutral and charged exciton–polaritons in an electrostatically gated photonic crystal slab with an embedded monolayer semiconductor MoSe 2 and experimentally demonstrate a novel approach to optical control based on polariton nonlinearity. We show that spatial modulation of the dielectric environment within the photonic crystal unit cell results in the formation of two distinct excitonic species with significantly different nonlinear responses of the corresponding charged exciton–polaritons under optical pumping. This behavior enables optical switching with ultrashort laser pulses and can be sensitively controlled via an electrostatic gate voltage. Our results open new avenues toward the development of active polaritonic devices in a compact chip-compatible implementation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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