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Enregistrement W7091315730 · doi:10.5281/zenodo.17362587

Electric-Field Modeling Toolkit for Type-II Pulsed Bessel-Gaussian Second-Harmonic Generation in KTP

2025· other· en· W7091315730 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNonlinear Photonic Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolygon meshNonlinear systemFortranParametric statisticsMesh generationCodebasePotassium titanyl phosphate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This toolkit addresses the computational modeling of three-dimensional time-dependent electric-field distributions in type-II pulsed Bessel-Gaussian second-harmonic generation within potassium titanyl phosphate (KTP) crystals, where depleted-wave dynamics dominate nonlinear optical conversion. The toolkit solves three coupled nonlinear wave equations for ordinary and extraordinary fundamental waves and extraordinary second-harmonic waves using finite difference methods in cylindrical coordinates. It accepts user-defined parameters including pulse energy, beam spot size, crystal dimensions, and optical properties as inputs, and produces spatiotemporal electric-field amplitude distributions and conversion efficiency profiles as outputs. A unified Fortran codebase provides reproducible simulation pipelines, parametric sweep capabilities for examining interaction length dependencies, and computational optimizations that enable execution on standard desktop systems despite the fine radial meshes required for Bessel-Gaussian beam fluctuations. The implementation reproduces previously published quantitative predictions, specifically confirming that for $\omega_f \approx 80~\mu$m spot sizes and $0.8$~J pulse energies, complete energy exchange occurs over approximately $5$~mm, which validates the necessity of depleted-wave formalism for crystals exceeding this interaction length. The toolkit is available as an open-source GitHub repository and is released as version v1.0.1 under the MIT License.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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'admission1
Résumé présentoui

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