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1个多频率和多模拓扑波导
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
集成阵列波导光栅的单束量子级联激光阵列
摘要：量子级联激光器 (QCL) 因其灵活的设计和紧凑的体积而成为一种无处不在的中红外光源。制造具有高功率水平和良好光束质量的多波长 QCL 芯片对于许多应用而言都是非常可取的。在本研究中，我们通过在单个芯片上集成五个 QCL 增益部分阵列和阵列波导光栅 (AWG)，展示了 λ ∼ 4.9 µ m 单片波长光束组合 (WBC) 红外激光源。来自切割面的光反馈使激光能够产生，而集成的 AWG 将每个增益部分的发射光谱锁定到其相应的输入通道波长，并将它们的信号在空间上组合到单输出波导中。我们的芯片具有来自公共孔径的高峰值功率，每个输入通道超过 0.6 W，在脉冲模式下运行时，边模抑制比 (SMSR) 超过 27 dB。我们的主动/被动集成方法可实现从 QCL 脊到 AWG 的无缝过渡，无需再生长或衰减耦合方案，从而实现稳健的设计。这些结果为开发适用于高光谱成像等应用的高度紧凑中红外源铺平了道路。
可见到硫化频率的频率梳子在Niobate Nanophotonic波导中的产生
将非线性纳米光量设备引入光学频率梳量计量学领域为低功率和芯片集成时钟，高精度频率合成和广泛带宽光谱的新机会。但是，这些进步中的大多数仍被限制在光谱的近红外区域，该区域限制了在紫外线和可见范围内与大量量子和原子系统的频率梳集成。在这里，我们通过引入多段纳米型薄膜硅锂波导来克服这一缺点，这些尼贝特波导将工程性分散和鼠标匹配匹配的匹配结合在一起，从而通过χ（2）和χ（3）非线性的组合进行了有效的超核电生成。只有1,550 nm处的脉冲能量仅90 pj，我们实现了跨越330–2,400 nm的无间隙频率梳覆盖率。从近红外泵到350–550 nm的紫外线 - 可见区域的转化效率为17％，我们对优化的极点结构的建模预测效率更高。通过χ（2）在同一波导中通过χ（2）非线性的谐波生成直接产生载体 - 内玻璃偏移频率，以及在短达350 nm的波长下验证梳子连贯性的手段。我们的结果提供了一种集成的光子学方法，可以创建可见和紫外线频率梳子，以影响精度光谱，量子信息处理和在此重要光谱窗口中的光学时钟应用。
光学质量方面和波导硅平台中的机械划分
简介：氮化硅（SIN X）具有高折射率和光学透明度，从大约250 nm到7 µm，可以实现跨越紫外线的低损失平面综合设备，直到中型中型。作为一个平台，SIN X受益于晶圆尺度制造，免费的金属氧化物 - 氧化物 - 副导体（CMOS）兼容过程，并且可以针对不同的应用（包括非线性光学功能）定制[1]。但是，与许多集成的光子平台一样，可以在无法使用光栅耦合器时进行处理方面以进行最终耦合。传统的抛光可能会证明是耗时的，尤其是当从晶圆上处理数十个光子设备时，还证明了精确放置的刻面部的挑战。涉及多个薄层不同材料的层压结构，在抛光过程中的波导层的碎屑和分层也导致产量差。近年来，钻石加工通常使用DICING锯，开辟了通往各种脆性材料的光学质量表面的路线[2，3]。在延性状态下的加工可以拆除塑料样的材料，从而导致碎屑下的碎屑低和低表面粗糙度。我们以前已经证明了诸如二氧化硅和硅等散装材料的光学质量加工，以及尼贝特锂中的山脊波导和面的划分[4-7]。在这项工作中，我们将这些技术重新列为二合一质量质量的片段，该平台由多个层（底物 - 氧化物sin x-封顶层）组成，不需要抛光。我们将此技术扩展到了侧向定义的波导，这些波导证明了层压层的精确度，保存和凹入锯技术的低表面碎屑。我们的DICING例程还提供了一个过程来验证延性加工的参数。
设计规则在定期螺旋二甲状腺液液中的频率转换规则
Niobate已在光电子中被商业使用。它特别有利，因为其高二阶非线性和宽阔的透明度窗口从近紫外线延伸到中期。1，2，3得益于最近的微加工的最新进展，薄膜硅锂（TFLN）现在可以直接以硅盒顶部的波导形式进行图案，从而在整个设备中实现了强烈的引导光。4，5据报道，在最新设备中，图案化的TFLN波导中的传播损失小于<0.1dB/cm。6，7，8除了其电形性能，第二阶和三阶的高非线性，以及低损失的结合，还承诺了能够提供高效率非线性频率产生的优质光子积分电路（PIC）平台。在这项工作中，在TFLN波导中研究了二阶三波混合过程，尤其是第二次谐波产生（SHG）及其在制造波动方面的公差边缘。
超人频道低刺stalk密集的尼奥贝特锂波导通过floquet Engineering
集成的光子芯片逐渐成为信息传输和处理的重要选择，其中集成密度将扮演与综合电路中见证的越来越重要的作用。迄今为止，在制管机上硅晶片已经与低串扰的密集整合做出了巨大的效果，尽管在新兴的二氯甲甲虫在启用锂岩岩（LNOII）平台中仍然非常具有挑战性。在这里，我们报告了一种利用Floquet-Mode-Index调制的策略，以实现宽带零串扰，对LNOI芯片的其他性能指标的影响最小。零串扰的潜在物理学归因于floquet quasienergy的崩溃，这是通过超速频道低cros刺传输的实验性验证的，其多余的损失低。此外，我们在紧凑的LNOI波导阵列中展示了宽带八通道光传输，与传统的波导阵列相比，宽带八通道阵列显示出优势。我们的工作是提高片上光子电路的集成密度的另一种方法，为有希望的LNOI平台中的密集波导应用开辟了不同的可能性。
透明的导电氧化物和低氮损耗富含硅的硅波导，作为神经形态光子学的基础
简介神经形态计算是指试图模仿大脑信号处理的信号的方式[1]。与基于具有两个分离的内存和处理单元并以顺序操作的von Neumann架构的传统计算机相比[2]，大脑过程以并行方式[3，4]。，它在速度和能源效率方面提供了巨大的好处，因为数据传输是造成大部分功耗的原因。克服某些局限性的方法之一是开发可以改善信号处理的新算法[5，6]，但是，它仍然需要在内存和处理器之间进行数据传输和限制其效率。在处理这些限制的过程中，在网络中可以实施的人工神经元和突触的开发中，付出了很多努力[1]。基于光子学，即，神经形态光子学，可用光子作为信号载体，以在网络的不同部分之间传递信息[7-12]。多亏了几乎无限的带宽，与标准CMOS技术的兼容性以及几乎为零的功耗，可以进行基本的矩阵乘法，与神经态电子相比，它可以提供巨大的改进。可以通过以光速度在单个波导上将多个信号列入多个信号来实现完整的并行性。同时，光权重可以提供计算的低延迟。通过将这些优点结合起来，至少与电子同行相比，至少有很少的数量级改善。但是，实现此类任务的实现需要仍缺失的新材料平台和低损失体系结构。氮化硅（SIN）是光子整合电路（PIC）技术的普遍材料，因为它与标准CMOS过程兼容[13，14]。它允许在单个芯片上进行具有成本效益的设备和电子和光子组件的协整。此外，与其他材料相比，基于SIN平台的光子设备的特征是对温度漂移的容忍度更高，光学损耗和较低的波长范围操作，较大的波长透明度和改善的串扰值[14]。已经被证明是一个适当的材料平台，用于实现神经网络，表明自由度增加的是设计线性神经元[8，9]。因此，SIN平台可以作为神经形态光子学中的路由层起关键作用[9]。
虫洞作为非相关量子粒子的波导
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基于波导 QED 的变分量子模拟器
在本补充材料中，我们提供了更多细节来支持正文中提出的结果。在 SM1 节中，我们回顾了当波导模式具有带隙时光子介导相互作用可调谐性的物理起源。然后，在 SM2 节中，我们总结了变分量子本征求解算法的关键步骤（SM2 A），描述了所考虑的目标模型的属性（SM2 B），解释了文献中通常使用的不同假设的结构（SM2 C），详细介绍了我们用于获得正文结果的优化协议（SM2 D），并评论了其他可能用于对我们的结果进行基准测试的品质因数（SM2 E）。最后，在 SM3 节中，我们讨论了用于获得正文图 3 的误差模型的细节。还请注意，用于重现手稿结果的所有代码都可以在 https://github.com/cristiantlopez/Variational-Waveguide-QED-Simulators 中找到。