XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemExciton
操纵层间激子产生近红外量子光
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
用于在分子材料中建模激子极化子建模的机器学习框架
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
在半导体单层Mote2
摘要：电子系统与晶格振动的耦合及其时间有关的控制和检测提供了对半导体非平衡物理学的独特见解。在这里，我们研究了使用宽带光泵 - 探针显微镜封装的半导体单层2 h -mote 2的超快瞬态响应。低于40 fs泵脉冲在A'和B'激子共振的光谱区域中极度强烈且长寿的连贯振荡，这是由于最大瞬态信号的约20％，这是由于平面外A 1G语音的位移激发。从头算计算揭示了由平面外拉伸和晶体晶格的压缩诱导的单层MOTE 2的光吸收的重排，与A 1G型振动一致。我们的结果强调了单层TMD对小结构修饰的光学特性的极端敏感性及其用光操纵。关键字：连贯的声子，激子，超快光谱，过渡金属二分法，二维材料，单层，Mote 2 E
原子较薄材料中激子的反向设计的纳米光子界面
摘要：有效的纳米光子设备对于在量子网络，光学信息处理，传感和非线性光学方面的应用至关重要。广泛的研究工作重点是将二维（2D）材料整合到光子结构中，但是这种整合通常受大小和材料质量的限制。在这里，我们使用六角硼（HBN），这是一种封装原子薄材料的基准选择，作为波导层，同时提高了嵌入式膜的光学质量。与光子逆设计结合使用时，它将成为一个完整的纳米光子平台，可与光学活跃的2D材料接口。光栅耦合器和低损耗波导提供了光学接口和路由，可调腔提供了大型激子 - 光子耦合，通过purcell增强型与过渡金属二甲化合物（TMD）单层相结合，并通过purcell增强功能，并且可以通过Metasurfaces有效地检测TMD Dark Dark Ickitons。这项工作为经典和量子非线性光学器件的高级2D材料纳米光子结构铺平了道路。关键字：2D材料，纳米光子学，逆设计，集成光子学，光腔
单层 MoSe2 中的激子-激子相互作用...
低阈值光学非线性的潜力在光子学和概念光学神经元网络领域引起了广泛关注。二维 (2D) 半导体中的激子在这方面尤其有前景，因为减少的屏蔽和维度限制会促进它们明显的多体相互作用以实现非线性。然而，对这些相互作用的实验测定仍然不明确，因为光泵浦通常会产生激子和未结合载流子的混合物，其中带隙重正化和载流子屏蔽对激子能量的影响相互抵消。通过比较单层 MoSe 2 光致发光光谱对激子基态和激发态能量的影响，我们能够分别识别中性激子和电荷载流子对库仑结合的屏蔽。当中性激子密度从 0 增加到 4 × 10 11 𝑐𝑚 −2 时，激子基态 ( A-1s ) 和激发态 ( A-2s ) 之间的能量差红移 5.5 meV，而电子或空穴密度增加时则发生蓝移。这种能量差变化归因于中性激子的库仑结合相互屏蔽，从中我们提取出激子极化率为 𝛼 2𝐷
室温激子 - 二极管在硅偏移中从连续体中出现的硅元素
在支持所谓的表面晶格共振（SLR）的光学元面积中。5，10后者提供了在大面积上易于制造的优势，并且可能在集成光子学中使用。与原子的气体（BEC的原始平台）相反，11个激子北极星的寿命很短。这些短寿命限制了基态的EP密度的堆积，从而导致凝结阈值增加。因此，EP凝结需要强大的激光系统来产生足够高的激子并达到阈值，这使得Polariton激光不适合大多数应用。在本文中，我们通过显着降低由硅（SI）跨表面形成的全电腔中的损耗来证明较低的阈值EP构度，从而增加了EP寿命。最近的努力成功地通过取代支持MIE-SLR的低损坏介电元表面的等离子介电元表面来减少凝结阈值。12由于SLR的高Q因子（400 - 700），部分原因是材料损失的减少，凝结阈值显着降低。在这里，我们通过
与CRBR3和CRI3中光学泵泵的激子磁性系统密切相关。
磁性顺序。[7–20]铁磁层寄主非常相关的电子状态，这些状态会产生各种带状结构，包括金属，半导体或绝缘特性。[21–23]中，三锤铬[24-40]（CRX 3）显示出由Cr D-Shell Electrons驱动的独特电子特性，这些特性同时促进了Cr-Cr – Cr Ferromagnetic耦合，宽带隙，宽带隙，宽大的界限和强度限制了confitoctonic状态。因此，CRX 3晶体的磁化状态与它们的磁光特性密切相关。fer- romagnetism诱导的滞后光学信号。These results unveiled ferromagnetic coupling between the Cr spins within a monolayer plane with easy axis magnetization ori- ented out-of-plane for CrBr 3 and CrI 3 and in-plane for CrCl 3 , thickness-dependent interplane ferromagnetic and antiferro- magnetic coupling in CrI 3 multilayers as well as light-mediated ferromagnetic response in doped transition metal二分法。[43–45]不幸的是，这些光学方法仅用作磁化探针，而磁性态和光激发之间的相互作用仍未开发。
对强激子 - 光子耦合方案中系统交叉率的定量研究
摘要：激子和光子之间的强相互作用会导致激子 - 两极子的形成，与其成分相比，具有完全不同的特性。通过将材料合并到电磁场紧密限制的光腔中，产生了极化子。在过去的几年中，偏光态的放松已被证明可以实现一种新型的能量转移事件，该事件的长度比典型的fo rster rster半径大大大。但是，这种能量转移的重要性取决于短寿命的极化状态有效衰减到可以执行光化学过程的分子局部状态（例如电荷转移或三重态状态）的能力。在这里，我们在强耦合方面定量地研究了极性子与红细胞B的三胞胎状态之间的相互作用。我们使用速率方程模型分析了实验数据，主要采用角度分辨反射率和激发测量值。我们表明，从极化子到三重态的跨系统交叉的速率取决于激发极性状态的能量比对。此外，可以证明，在强耦合方案中，可以大大提高间间穿越速率，直到接近北极星辐射衰减的速率。■引言激子 - 果龙是由于激子与电磁场之间的强烈相互作用而产生的。1，2鉴于从极化元素到分子局部态在分子光物理学/化学和有机电子中提供的机会，我们希望对从这项研究获得的这种相互作用的定量理解将有助于开发Polariton Empowered设备。
混合等离子体-激子纳米结构中多向能量转移的观察
用光照射纳米金属会驱动电荷载体（等离子体）的集体振荡和超出等离子体近场衍射极限的光局域化。等离子体的能量在几十飞秒内消散，要么通过光子辐射发射，要么通过电子-空穴激发，产生非平衡载流子分布。近年来，等离子体学的重点是等离子体能量收集。[1–3] 新兴的混合等离子体学领域旨在将金属纳米结构与其他材料（特别是半导体）连接起来，将等离子体转换为具有重大应用的电子激发。混合等离子体装置可用于光收集、光化学、光催化、光电探测器和单分子探测器。[2,4–7] 对于这些应用，辐射损耗是
非晶态有机半导体中的激子扩散
Justin M. Hodgkiss 3,4 , Daniel M. Packwood 1,2* 1 京都大学综合细胞材料科学研究所（iCeMS），日本京都 2 综合数据材料科学中心（iDM），麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 3 麦克迪亚米德先进材料与纳米技术研究所，新西兰惠灵顿 4 惠灵顿维多利亚大学化学与物理科学学院，新西兰惠灵顿 5 大赛璐企业研究中心，创新园区（iPark），大赛璐株式会社，日本姬路 * 通讯作者。电子邮件：dpackwood@icems.kyoto-u.ac.jp 摘要 非晶态有机材料中激子和电荷跳跃的模拟涉及许多物理参数。在开始模拟之前，必须通过昂贵的从头计算来计算出每个参数，因此研究激子扩散的计算开销很大，尤其是在大型复杂材料数据集中。虽然之前已经探索过使用机器学习快速预测这些参数的想法，但典型的机器学习模型需要较长的训练时间，这最终会增加模拟开销。在本文中，我们提出了一种新的机器学习架构，用于构建分子间激子耦合参数的预测模型。与普通的高斯过程回归或核岭回归模型相比，我们的架构设计方式可以减少总训练时间。基于此架构，我们建立了一个预测模型并使用它来估计非晶态并五苯中激子跳跃模拟的耦合参数。我们表明，与使用完全从密度泛函理论计算的耦合参数的模拟相比，这种跳跃模拟能够对激子扩散张量元素和其他属性实现出色的预测。因此，这一结果以及我们的架构提供的较短训练时间表明了如何使用机器学习来减少与非晶态有机材料中的激子和电荷扩散模拟相关的高计算开销。