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Enregistrement W4410518734 · doi:10.1021/acsphotonics.5c00505

Scalable Freeform Optimization of Wide-Aperture 3D Metalenses by Zoned Discrete Axisymmetry

2025· article· en· W4410518734 sur OpenAlexaff
Mengdi Sun, Arvin Keshvari, Dimitrios Giannakopoulos, Qing Wang, Wei-Ting Chen, Steven G. Johnson, Zin Lin

Notice bibliographique

RevueACS Photonics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeSimons FoundationNaval Air Warfare Center, Aircraft DivisionU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceOpticsAperture (computer memory)ScalabilityComputer scienceOptoelectronicsPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a novel framework for the design and optimization of 3D freeform metalenses that attains nearly linear scaling of computational cost with diameter by breaking the lens into a sequence of radial “zones” with n -fold discrete axisymmetry, where n increases with radius. This allows vastly more design freedom than imposing continuous axisymmetry while avoiding the compromises of locally periodic approximation or scalar diffraction theory. Using a GPU-accelerated finite-difference time-domain solver in cylindrical coordinates, we perform full-wave simulation and topology optimization within each supra-wavelength zone. We validate our approach by designing millimeter- and centimeter-scale polyachromatic, 3D freeform metalenses, which outperform the state-of-the-art. By demonstrating the scalability and resulting optical performance enabled by our “zoned discrete axisymmetry” and supra-wavelength domain decomposition, we highlight the potential of our framework to advance large-scale metaoptics and next-generation photonic technologies.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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