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Enregistrement W4408799544 · doi:10.1364/oe.544490

Sampling requirements in near-field ptychography

2025· article· en· W4408799544 sur OpenAlexaff
Luca Fardin, Yelyzaveta Pulnova, Tomáš Parkman, Iuliia Baranova, S. Fourmaux, C. Armstrong, Michela Fratini, Uddhab Chaulagain, J. Nejdl, Borislav Angelov, Darren Batey, Alessandro Olivo, Silvia Cipiccia

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilRoyal SocietyRoyal Academy of Engineering
Mots-clésPtychographyOpticsSampling (signal processing)Computer scienceDiffractionPhysicsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ptychography is a robust lensless form of microscopy routinely used for applications spanning life and physical sciences. The most common ptychography setup consists in using a detector to record diffraction patterns in the far-field. A near-field version has been more recently introduced, and its potential is yet to be fully exploited. In this work, the sampling requirements for near-field ptychography are analysed. Starting from the characterisation available in literature, the formalism of the fractional Fourier transform is used to generalise analytically the sampling conditions. The results harmonise the far- and near-field regimes and widen the applications of the technique with respect to the current knowledge. This study is supported by simulations and provides clear guidelines on how to optimise the setup and acquisition strategies for near-field ptychography experiments. The results are key to drive the translation of the technique towards low brilliance sources.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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