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J-GLOBAL ID：202002270718433440   整理番号：20A2238411

機械学習によって設計したナノ共振器シリコンラマンレーザの実験的評価

Experimental evaluation of Raman silicon nanocavity laser designed by machine learning

著者 (4件)： 川勝太郎 (大阪府大 大学院) ,  浅野卓 (京大 大学院) ,  野田進 (京大 大学院) ,  高橋和 (大阪府大 大学院)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 67th  ページ： ROMBUNNO.14a-B415-1  発行年： 2020年02月28日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2758-4704  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 【背景】我々は2次元フォトニック結晶ナノ共振器を用いたシリコンラマンレーザを開発してきた[1],[2].本デバイスは,ヘテロ構造ナノ共振器に形成される2つの高Q値共振モード(パンプモードとストークスモードと呼ぶ)に励起光とストークスラマン散...【本文一部表示】

シソーラス用語： Raman散乱 ,  *共振器 ,  共鳴 ,  格子定数 ,  *ケイ素 ,  *Ramanレーザ ,  スペクトル ,  Q値 ,  レーザ発振 ,  導波路 ,  *機械学習 ,  *微小共振器 ,  線欠陥 ,  ヘテロ構造
準シソーラス用語： 共振モード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 半導体レーザ  (BD04070L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  設計 ,  ナノ共振器 ,  シリコン ,  ラマンレーザ ,  実験 ,  評価