Real-time multispeckle spectral-temporal measurement unveils the complexity of spatiotemporal solitons

动力学(音乐) 斑点图案 多路复用 耗散系统 物理 非线性系统 孤子 计算机科学 光子学 统计物理学 光学 电信 量子力学 声学
作者
Yuankai Guo,Xiaoxiao Wen,Wei Lin,Wenlong Wang,Xiaoming Wei,Zhongmin Yang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:12 (1) 被引量:34
标识
DOI:10.1038/s41467-020-20438-z
摘要

Abstract The dynamics of three-dimensional (3D) dissipative solitons originated from spatiotemporal interactions share many common characteristics with other multi-dimensional phenomena. Unveiling the dynamics of 3D solitons thus permits new routes for tackling multidisciplinary nonlinear problems and exploiting their instabilities. However, this remains an open challenge, as they are multi-dimensional, stochastic and non-repeatable. Here, we report the real-time speckle-resolved spectral-temporal dynamics of a 3D soliton laser using a single-shot multispeckle spectral-temporal technology that leverages optical time division multiplexing and photonic time stretch. This technology enables the simultaneous observation on multiple speckle grains to provide long-lasting evolutionary dynamics on the planes of cavity time ( t ) – roundtrip and spectrum ( λ ) – roundtrip. Various non-repeatable speckly-diverse spectral-temporal dynamics are discovered in both the early and established stages of the 3D soliton formation.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
小贺发布了新的文献求助10
刚刚
今后应助小凯采纳,获得10
刚刚
1秒前
奇奇淼发布了新的文献求助10
2秒前
wuwu发布了新的文献求助10
3秒前
aa完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
田様应助一二三采纳,获得10
4秒前
Liangang完成签到,获得积分10
4秒前
ajsjash发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
pls完成签到 ,获得积分10
6秒前
落寞冬云发布了新的文献求助10
6秒前
猴猴完成签到,获得积分10
8秒前
布蕾脆脆发布了新的文献求助20
8秒前
JamesPei应助wuwu采纳,获得10
9秒前
回火青年完成签到 ,获得积分10
10秒前
PigeonJuice完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
求求你们帮帮我完成签到 ,获得积分10
12秒前
szdx_1212发布了新的文献求助10
12秒前
李大铭发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
李阔完成签到,获得积分10
13秒前
贼贼完成签到,获得积分10
14秒前
小蘑菇应助研友_LMBRkn采纳,获得10
15秒前
15秒前
16秒前
meng完成签到 ,获得积分10
17秒前
小D完成签到,获得积分10
18秒前
xuan发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
CXX完成签到 ,获得积分10
20秒前
略略略完成签到,获得积分10
20秒前
小凯发布了新的文献求助10
21秒前
Moonpie发布了新的文献求助10
21秒前
JX发布了新的文献求助10
22秒前
v0id应助Hmbb采纳,获得10
22秒前
legendh完成签到,获得积分10
22秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7580824
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160286
关于积分的说明 19598499
捐赠科研通 7163343
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265939
关于科研通互助平台的介绍 2430842
邀请新用户注册赠送积分活动 2256986