Performance loss and recovery of virtually imaged phased arrays with imperfect mirror parallelism
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».