HMM nanowire spectrum的kz分佈譜圖


#1

您好,我想要看當dipole在nanowire 的hyperbolic metamaterial(HMM)內部發光時,其z 方向的wavevector kz的能量分佈。使用的方法仍然是用monitor收集到的E場作傅里葉變換。

HMM上方是高折射率的dielectric,以將光從nanowire HMM中耦合出來。

下圖為kx的power spectrum,由左至右分別為Hyperbolic metamaterial (HMM)外部環境的折射率改變(折射率分別為1/3/5)。

下圖為kz的power spectrum,由左至右分別為Hyperbolic metamaterial (HMM)外部環境的折射率改變(折射率分別為1/3/5)。
收集電場monitor至於HMM內部。
隨著外環境折射率的不同,HMM內的power spectrum也不同。
由以上power spectrum顯示,可以知道當顏色越紅即代表能量越強,我們選用1100 nm此波長來做討論,來觀察該波長的cw movie.
下圖為波長1100 nm時,所看的到cw movie.(外部環境折射率分別為)1/3/5)

由上方power spectrum中我們看到1100 nm的能量強度於外環境折射率為5時,HMM內的能量強度與前面比較相對來的低很多,但是為何於cw movie中,HMM內的能量強度卻是一樣的強(顏色相同)?
非常感謝。


#2

Movie监视器对于固定振幅或强度的比较好,例如最大强度为1,最小为零,可以很好的看到电影现象。而偶极子光源的辐射功率与周环境有关,同理光强度也是如此。现在的MOVIE监视器因为不知仿真过程中的最大值是多少,一般以初始的场作参考,而又不能调整,因此你看到的颜色实际上可能是强度饱和了,不能正确反映实际情况。

此外,Movie监视器只能用来定性分析,要定量只能通过频域监视器。


#3

如果要分析外部環境折射率介質的波前的kx,ky,kz,有沒有方法可以做分析,有的話該如何分析呢?


#4

近场的话,需要用空间傅里叶变换,参见这个例子
https://kb.lumerical.com/en/index.html?diffractive_optics_pc_equifrequency_contour.html


#5

由老師您提供的EFC資訊應該是用來判斷波前的行進方向,可是我想知道的是,有沒有方法可以定量的分析被耦合出去的kx,ky,kz的量值


#6

被耦合出去的kx,ky,kz的量值,就是透射区的k啊。你可以根据不同k的强度来确认,空间变换后里面有很多信息。不过,在透射区已经是均匀介质了,你可以通过远场变换得到远场的角度,有角度就可以换算成k。近场中有的k并不能传播到远处。


#7

下面四張圖為monitor放至於結構裡收集電場後,所算出來得EFC.

下圖為monitor放至於結構外透射區(折射率為1)收集電場後,所算出來的EFC.

下圖為monitor放至於結構外透射區(折射率為5)收集電場後,所算出來的EFC.

由上面所得到的結果,有辦法確定這樣的EFC是正確的嗎?
如果正確的話,那可以判定因為透射區的折射率變大,造成耦合至透射區的kx,ky較多嗎?
可是由一開始的cw movie圖,隨折射率增加於透射區的電場越集中,而EFC好像散開了?

謝謝
EFC.fsp (1.2 MB)


#8

你这个问题不是题目的问题,你是要EFC还是HMM nanowire spectrum的kz分佈譜圖 ? 这两个的算法是不同的:
EFC:你得到的是KX,KY结果,参见
https://kb.lumerical.com/en/diffractive_optics_pc_equifrequency_contour.html

spectrum的kz分佈譜圖,你将需要一个XZ面的监视器得到。

如果是要EFC,你首先需要得到Bandstructure,确认你要的EFC砸能带结构清晰的地方,否则有几个能带混合,很难看出来 结果是不是正确。 像你现在的结果,我觉得是在高能级上,能带有重合。
另外,仿真区有可能太小,现在1.5*1.5微米不能保证监视器边缘的场为零,结果误差大。 你可以用LogScale看看记录的强度在边缘小到多少,一般建议相对最大值应该在1E-5或更小的量级。


#9

你好,請問如果我得到了dipole的遠場圖如上圖所示,如何分析遠場時候的k值呢?


#10

你的这个结构是非周期的吗?如果是,可以从图中读出最大强度对应的角度,由此可以计算K。例如,极大值对应的角度是
theta=20, phi=+90, phi=-90 (单位:度)
此外还有次极大theta=45, phi=0, phi=180 (精确的数值可以放大图形查看,或者用更精确的Find计算)

再根据这个帖子了解它们的定义


由此就可以计算K的分量。