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Enregistrement W4414100773 · doi:10.1016/j.optcom.2025.132450

Spatiotemporal couplings in spectrally multiplexed optical parametric amplifications

2025· article· en· W4414100773 sur OpenAlexfundno aff
Qiwen Zhen, Xin Liu, Jinhui Li, Bobin Gao, Yishan Wang, Wei Zhao, Nan Huang, Huabao Cao, Yuxi Fu

Notice bibliographique

RevueOptics Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLaser-Matter Interactions and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Basic Research Program of Shaanxi ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaYouth Innovation Promotion AssociationChinese Academy of SciencesOntario Physiotherapy Association
Mots-clésOptical parametric amplifierUltrashort pulseParametric statisticsMultiplexingLaserChirped pulse amplificationPulse (music)SIGNAL (programming language)Strehl ratioPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrashort laser pulses with high peak intensity and good spatiotemporal characteristic are essential for attosecond pulse generation, laser-plasma acceleration and other strong-field physics research. The spectrally multiplexed optical parametric amplification (OPA) is one of the key approaches to generate pulses with high peak intensity and ultrashort pulse duration. To investigate the spatiotemporal characteristic of these ultrashort intense pulses, we present a numerical simulation of spectrally multiplexed noncollinear optical parametric amplification (NOPA) system. The spatiotemporal couplings (STCs) are caused by the inhomogeneous signal gain in spatial domain. When longer crystal is employed to achieve higher gain level, the difference of optical parametric phase (OPP) at distinct beam positions increases, leading to stronger STCs. At the same gain level, STCs in spectrally multiplexed NOPA can be effectively suppressed by adopting flat-top pump profile, where the Strehl Ratio (SR) of amplified signal is higher than that using Gaussian pump profile.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,302 · 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
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
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Résumé présentoui

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