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Enregistrement W4400679188 · doi:10.1109/tap.2024.3426072

Surface Susceptibility Synthesis of Spatially Dispersive Metasurfaces for Space Compression and Spatial Signal Processing

2024· article· en· W4400679188 sur OpenAlexaff
Jordan Dugan, T. Smy, Francesco Monticone, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSignal processingSurface (topology)Compression (physics)Space (punctuation)SIGNAL (programming language)OpticsComputer sciencePhysicsTelecommunicationsMathematicsGeometryRadar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analytical method is proposed to synthesize the angle-dependent surface susceptibilities,$\chi $, of spatially dispersive (SD) or nonlocal zero-thickness metasurfaces. The proposed method is based on the extended generalized sheet transition conditions (GSTCs), whereby spatially dispersive metasurfaces are modeled using angle-dependent surface susceptibilities that take the form of rational polynomial functions of the transverse wave vector,$k_{\parallel } $. The suggested method derives the rational polynomial form of$\chi (k_{\parallel })$, which can then be expressed in the space-domain using spatial derivatives of the fields, resulting in a corresponding higher order spatial boundary condition to achieve the desired field operation. The proposed synthesis method is illustrated using variety of examples such as a space plate, spatial filters, and field absorbers, which are then validated using an integral equation (IE) solver, in which the corresponding higher order boundary conditions are integrated to predict the scattered fields. The proposed method thus not only represents a simple way to synthesize ideal zero-thickness metasurfaces but also helps establishes a way to define fundamental operational limits of spatially dispersive metasurfaces. This is illustrated by considering the space plate example and deriving the fundamental tradeoff between operation bandwidth and the achievable space compression.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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