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Enregistrement W4413041277 · doi:10.1364/ao.570670

Performance loss and recovery of virtually imaged phased arrays with imperfect mirror parallelism

2025· article· en· W4413041277 sur OpenAlexafffund
Ketana Teav, Hubert Jean-Ruel, Adam M. Steinberg

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésOpticsParallelism (grammar)Materials scienceComputer sciencePhysicsParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practical defects in parallel-plate interferometers reduce instrument finesse, compromising spectral resolution, and can distort measured spectral lineshapes. The effect of imperfect mirror parallelism is usually described by a single broadened instrument response function and diminished finesse value. However, such a characterization fails to capture spatial field effects from dispersive interferometers, such as the virtually imaged phased array (VIPA). To explore these effects, a model is developed to compute fringe patterns formed by VIPAs with nonparallel mirrors and imaged along planes at specifiable distances from the paired imaging lens. Following validation against an established VIPA model and standard etalon theory with ideal parallel-plate configurations, the new model is used to examine the effects of mirror nonparallelism. While it captures the general loss of instrument performance in spectral resolution and finesse, it also reveals fringe lineshape distortions and nonuniformity of resolution and intensity scaling across the measurement field. Furthermore, when the measurement plane is decoupled from the back focal plane of the lens, there is an evolution of field behavior, and near-ideal instrument performance is recovered within a limited region of the measurement field. Results compare favorably to Zemax simulations and experimental data. This work identifies and characterizes nonideal optical behavior arising from practical defects in mirror parallelism, thereby enabling recognition of measurement artifacts, and imparts remedial measures for selective recovery of instrument finesse.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,456

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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