Observation of anti-Stokes-fluorescence cooling in commercial Yb-doped silica fibers
Notice bibliographique
Résumé
Optical cooling of Yb-doped silica fibers using anti-Stokes fluorescence (ASF) has emerged as a powerful technique to produce fiber lasers and amplifiers that generate no heat. This paradigm offers an unprecedented opportunity to engineer a new generation of devices with greater power and frequency stability, smaller size, weight, and power consumption, and greater ease of power scaling. While cooling in silica has been demonstrated so far only in custom compositions, here we show that commercial Yb-doped silica fibers can also be cooled by ASF. The best of seven tested fibers cooled by −85 mK from ambient. This is, however, significantly less than the current record (−250 mK) held by a custom aluminophosphosilicate fiber with a similar core area. We show that the commercial fibers do not cool as well because of a lower Yb concentration, higher quenching, and/or higher background absorption. This work establishes that commercial fibers can be used to carry out valuable research on ASF cooling and athermal lasers. It also quantifies the significant improvements in Yb concentration, quenching suppression, and background-absorption reduction achieved in these custom silica compositions. These fibers are expected to have a major impact on fiber lasers and amplifiers, whose performance also depends critically on these three metrics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».