Ultrafast pulse propagation time‐domain dynamics in dispersive one‐dimensional photonic waveguides
Notice bibliographique
Résumé
Ultrafast pulses, particularly those with durations under 100 fs, are crucial in achieving unprecedented precision and control in light-matter interactions. However, conventional on-chip photonic platforms are not inherently designed for ultrafast time-domain operations, posing a significant challenge in achieving essential parameters such as high peak power and high temporal resolution. This challenge is particularly pronounced when propagating through integrated waveguides with nonlinear and high-dispersion profiles. In addressing this challenge, we present a design methodology for ultrafast pulse propagation in dispersive integrated waveguides, specifically focused on enhancing the time-domain characteristics of one-dimensional grating waveguides (1DGWs). The proposed methodology aims to determine the optimal structural parameters for achieving maximum peak power, enhanced temporal resolution, and extended pulse storage duration during ultrafast pulse propagation. To validate this approach, we design and fabricate two specialized 1DGWs on a silicon-on-insulator (SOI) platform. A digital finite impulse response (FIR) model, trained with both transmission and phase measurement data, is employed to obtain ultrafast time-domain characteristics, enabling easy extraction of these results. Our approach achieves a 2.8-fold increase in peak power and reduces pulse broadening by 24 %, resulting in a smaller sacrifice in temporal resolution. These results can possibly pave the way for advanced light-matter interactions within dispersive integrated waveguides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».