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Enregistrement W4399733815 · doi:10.1109/jstqe.2024.3415421

Advancing High-Power Hollow-Core Fiber Pulse Compression

2024· article· en· W4399733815 sur OpenAlexafffund
Maksym Ivanov, Étienne Doiron, Marco Scaglia, Pedram Abdolghader, G. Tempea, François Légaré, Carlos Trallero–Herrero, Giulio Vampa, Bruno E. Schmidt

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of OttawaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchInnovative Solutions Canada
Mots-clésCore (optical fiber)Materials sciencePulse compressionFiberPower (physics)Compression (physics)OpticsOptoelectronicsComputer scienceTelecommunicationsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafast laser science witnesses a transformative change due to the introduction of robust, high repetition rate Yb based solid state lasers. We prove the ability of hollow-core fiber (HCF) post compression to keep pace with the constantly raising average powers and pulse energies provided by state-of-the-art lasers. Over a wide range of input parameters, HCFs can provide high transmissions in the 80%–90% range with greater than 10-fold compression. First, we describe a double stage HCF setup that compresses 80 W, 2 mJ, 338 fs pulses centered at 1030 nm down to sub-two optical cycles (6 fs FWHM) with 56 W output power. This 56-fold pulse compression is paired with an overall throughput of 70% and very good long term stability (1.5% StDev over 8 hours). Next, power scaling to 300 W with variable pulse energy and repetition rate (from 100 kHz, 3 mJ to 25 kHz, 12 mJ) is presented. We compressed 1.3 ps pulses of down to 100 fs in a single HCF at 300 W level. Finally, we reveal the potential of utilizing the ultrabroadband HCF output as a spectroscopy platform that can provide various, simultaneous outputs covering a wavelength range from 430 nm up to 12 <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$\mu$</tex-math></inline-formula>m.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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