High-order mode suppression in a high-Q disk resonator with metal patterning
Notice bibliographique
Résumé
High-quality (Q) resonators are essential for efficient light confinement and manipulation in silicon photonics. Conventional microring resonators (MRRs) and microdisk resonators (MDRs) face challenges, such as high losses due to sidewall roughness in MRRs or interference from excessively high-order modes in MDRs. To overcome these challenges, we propose a novel, to the best of our knowledge, MDR design that integrates a patterned nickel (Ni) metal layer on top of a conventional MDR. This metal layer leverages the optical absorption properties of metal to selectively suppress high-order modes, resulting in a microresonator with a high-Q factor comparable to a conventional MDR and simultaneously a clean spectral response similar to that of a conventional MRR. Experimental results show that the patterned MDR with a radius of 20 μm achieves a maximum extinction ratio of 31 dB and a Q factor of 1.5 × 10 5 , which is two orders of magnitude higher than the Q factor of an MRR of identical size fabricated using the same process. This novel MDR design combines a high-Q factor with a clean spectral response, offering significant potential for applications that require high-Q resonators in chip-scale photonic systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».