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Bragg Grating Reflectivity

Die Bragg-Gitter-Reflexion beschreibt die Fähigkeit eines Bragg-Gitters, Licht bestimmter Wellenlängen zu reflektieren. Ein Bragg-Gitter besteht aus einer periodischen Variation des Brechungsindex in einem Material, wodurch es als optisches Filter wirkt. Die Bedingung für die Reflexion einer bestimmten Wellenlänge λB\lambda_BλB​ wird durch die Bragg-Bedingung gegeben:

λB=2nΛ\lambda_B = 2 n \LambdaλB​=2nΛ

Hierbei ist nnn der effektive Brechungsindex des Materials und Λ\LambdaΛ die Gitterkonstante, die den Abstand zwischen den Indexmodulationen beschreibt. Die Reflexivität des Bragg-Gitters hängt von der Tiefe und der Periodizität der Indexmodulation ab; stärkere Modulationen führen zu einer höheren Reflexivität. Diese Eigenschaften machen Bragg-Gitter zu wichtigen Komponenten in der modernen Optik und Telekommunikation, insbesondere in der Herstellung von Wellenleitern und Sensoren.

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Mott-Isolator-Übergang

Die Mott-Insulator-Übergang beschreibt einen Phasenübergang in bestimmten Materialien, bei dem ein System von einem metallischen Zustand in einen isolierenden Zustand übergeht, obwohl die Bandtheorie dies nicht vorhersagt. Dieses Phänomen tritt typischerweise in stark korrelierten Elektronensystemen auf, wo die Wechselwirkungen zwischen den Elektronen dominieren.

Der Übergang wird oft durch die Erhöhung der Elektronendichte oder durch Anlegen eines externen Drucks ausgelöst. In einem Mott-Isolator sind die Elektronen lokalisiert und können sich nicht frei bewegen, was zu einem hohen Widerstand führt, während in einem metallischen Zustand die Elektronen delokalisiert sind und zur elektrischen Leitfähigkeit beitragen. Mathematisch lässt sich der Mott-Übergang häufig durch Modelle wie das Hubbard-Modell beschreiben, in dem die Wechselwirkung zwischen benachbarten Elektronen berücksichtigt wird.

In der praktischen Anwendung spielt der Mott-Insulator-Übergang eine wichtige Rolle in der Festkörperphysik und Materialienwissenschaft, insbesondere bei der Entwicklung von Hochtemperatursupraleitern und anderen innovativen Materialien.

Plasmonische Metamaterialien

Plasmonic Metamaterials sind künstlich geschaffene Materialien, die einzigartige optische Eigenschaften aufweisen, die in der Natur nicht vorkommen. Sie nutzen die Wechselwirkung zwischen Licht und den kollektiven Schwingungen der Elektronen an der Oberfläche von Metallen, bekannt als Plasmonen. Diese Materialien können Licht bei Wellenlängen steuern, die kleiner als die Struktur selbst sind, was zu Phänomenen wie Superlensing und Holo-Optik führt. Plasmonic Metamaterials finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter die Sensorik, die Photovoltaik und die Nanophotonik. Eine der bemerkenswertesten Eigenschaften ist die Fähigkeit, elektromagnetische Wellen zu fokussieren und zu manipulieren, was die Entwicklung neuartiger Technologien ermöglicht, die über die Grenzen der klassischen Optik hinausgehen.

Van-Der-Waals-Heterostrukturen

Van Der Waals Heterostructures sind Materialien, die aus mehreren Schichten bestehen, die durch schwache Van-der-Waals-Kräfte miteinander verbunden sind, anstatt durch starke chemische Bindungen. Diese Schichten können aus verschiedenen 2D-Materialien wie Graphen, Übergangsmetall-Dichalkogeniden oder anderen Atomlagen bestehen. Die Flexibilität bei der Auswahl und Kombination dieser Schichten ermöglicht es, maßgeschneiderte elektronische und optische Eigenschaften zu erzeugen.

Ein wesentlicher Vorteil von Van Der Waals Heterostructures ist die Möglichkeit, Schichten mit unterschiedlichen Bandlücken und Leitfähigkeiten zu kombinieren, was zu neuen Funktionalitäten führt, wie z.B. Verbesserungen in der Lichtemission oder der Ladungsträgerbeweglichkeit. Aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften finden sie Anwendung in der Nanoelektronik, der Photonik sowie in der Sensorik. Diese heterogenen Strukturen eröffnen zudem neue Perspektiven für die Entwicklung von quantenmechanischen Geräten und flexiblen Elektroniklösungen.

Hilbert-Basis

Eine Hilbert-Basis ist ein zentrales Konzept in der Algebra und der Geometrie, das sich auf die Eigenschaften von Idealringen bezieht. Insbesondere handelt es sich um eine Basis eines Moduls über einem Noetherianischen Ring. Eine Teilmenge BBB eines Moduls MMM wird als Hilbert-Basis bezeichnet, wenn jede endliche Menge von Elementen aus MMM als Linearkombination von Elementen aus BBB dargestellt werden kann. Ein klassisches Beispiel ist der Ring der Polynomringe, in dem jede ideale Menge von Polynomen eine endliche Basis hat. Diese Basis ist besonders nützlich, da sie die Struktur und die Eigenschaften von Idealen in einem gegebenen Ring vereinfacht und somit die Berechnung und Analyse mathematischer Probleme erleichtert.

Sallen-Key-Filter

Der Sallen-Key Filter ist eine beliebte Topologie für aktive Filter, die häufig in der Signalverarbeitung eingesetzt wird. Er besteht aus einem Operationsverstärker und passiven Bauelementen wie Widerständen und Kondensatoren, um eine bestimmte Filtercharakteristik zu erzielen, typischerweise ein Tiefpass- oder Hochpassfilter. Die Konfiguration ermöglicht es, die Filterordnung zu erhöhen, ohne die Schaltungskomplexität signifikant zu steigern.

Ein typisches Merkmal des Sallen-Key Filters ist die Möglichkeit, die Eckfrequenz ωc\omega_cωc​ und die Dämpfung ζ\zetaζ durch die Auswahl der Bauteilwerte zu steuern. Die Übertragungsfunktion kann in der Form dargestellt werden:

H(s)=Ks2+ωcQs+ωc2H(s) = \frac{K}{s^2 + \frac{\omega_c}{Q}s + \omega_c^2}H(s)=s2+Qωc​​s+ωc2​K​

Hierbei ist KKK die Verstärkung, QQQ die Güte und sss die komplexe Frequenz. Diese Flexibilität macht den Sallen-Key Filter zu einer bevorzugten Wahl in vielen elektronischen Anwendungen, einschließlich Audio- und Kommunikationssystemen.

Cnn Max Pooling

Cnn Max Pooling ist eine wichtige Technik in Convolutional Neural Networks (CNNs), die dazu dient, die dimensionalen Daten zu reduzieren und die wichtigsten Merkmale zu extrahieren. Bei diesem Verfahren wird ein Filter (oder eine "Pooling-Region") über das Eingangsbild bewegt, und für jeden Bereich wird der maximale Wert ausgewählt. Dies bedeutet, dass nur die stärksten Merkmale in jedem Teil des Bildes beibehalten werden, was dazu beiträgt, die Rechenleistung zu verringern und Überanpassung zu vermeiden.

Mathematisch gesehen, wenn wir eine Input-Feature-Map XXX haben, wird die Max-Pooling-Operation in einem Bereich von w×hw \times hw×h durchgeführt, wobei der Wert yyy in der Output-Feature-Map YYY wie folgt berechnet wird:

yi,j=max⁡(Xm,n)fu¨r (m,n)∈R(i,j)y_{i,j} = \max(X_{m,n}) \quad \text{für } (m,n) \in R(i,j)yi,j​=max(Xm,n​)fu¨r (m,n)∈R(i,j)

Hierbei ist R(i,j)R(i,j)R(i,j) der Bereich im Input, der dem Output-Punkt (i,j)(i,j)(i,j) entspricht. Durch die Anwendung von Max Pooling werden nicht nur die Dimensionen reduziert, sondern auch die Robustheit des Modells gegenüber kleinen Veränderungen und Verzerrungen im Bild verbessert.