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Enregistrement W4404104472 · doi:10.1002/lpor.202400937

Detection of Nonlinearity in Photonic Lattices

2024· article· en· W4404104472 sur OpenAlexaff
Pengbo Jia, Zhaochen Li, Shiqiang Xia, Domenico Bongiovanni, Liqin Tang, Wen-Rong Qi, Yingying Zhang, Xing-Dong Zhao, Keyu Su, Zunlue Zhu, Yi Hu

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Photonic Systems
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNonlinear systemPhotonicsPhotonic crystalAiry beamAiry functionPhysicsNonlinear opticsNonlinear photonic crystalBeam (structure)OpticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although periodic photonic structures, especially associated with nonlinearity, play a prominent role in optics nowadays, effective detection of their nonlinearity still remains a critical challenge. Here, an approach is proposed to detect the nonlinearity of photonic lattices in a direct way. By properly launching structured beams, namely Airy beams, into the lattices, the nonlinear response function of the discrete system can be directly obtained in the nonlinearly‐shaped beam profiles. To be specific, a single Airy beam is utilized to map self‐defocusing nonlinearity, while self‐focusing nonlinearity, which is hard to visualize in the bulk case, is readily discerned by employing double Airy beams in photonic structures. The proposed method is validated numerically and experimentally by detecting different types of nonlinearities of photonic lattices fabricated in a nonlinear crystal. These findings introduce a promising route for characterizing the nonlinear response of optical structures, thereby broadening the scope of nonlinear measurement and is expected to be extended into other periodic photonic structures.

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 seuil0,003

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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