Broadband mid-infrared non-reciprocal absorption using magnetized gradient epsilon-near-zero thin films

互惠的 超材料 吸收(声学) 材料科学 凝聚态物理 光电子学 薄膜 谱线 兴奋剂 红外线的 磁场 互易晶格 半导体 宽带 零(语言学) 物理 光学 纳米技术 量子力学 哲学 语言学 衍射
作者
Mengqi Liu,Shuang Xia,Wenjian Wan,Jun Qin,Hua Li,Changying Zhao,Lei Bi,Cheng‐Wei Qiu
出处
期刊:Nature Materials [Nature Portfolio]
卷期号:22 (10): 1196-1202 被引量:143
标识
DOI:10.1038/s41563-023-01635-9
摘要

The study of magneto-optical absorption has stimulated diverse energy-technology-related explorations, showing potential in breaking the current theoretical efficiency limits of energy devices compared with reciprocal counterparts. However, experimentally realizing strong infrared non-reciprocal absorption remains an open challenge, and existing proposals of non-reciprocal absorbers are restricted to a narrow working waveband. Here we observe highly asymmetric absorption spectra over a broad mid-infrared band (nearly 10 μm) using doped InAs multilayers with gradient epsilon-near-zero frequencies. We reveal that the magnetized epsilon-near-zero behaviours and material loss play important roles in achieving strongly non-reciprocal absorption under a moderate external magnetic field using a thin epsilon-near-zero film (<λ/40, λ is the wavelength). Our approach enables flexible control over the working frequencies and non-reciprocal bandwidths by designing magnetized InAs films with different doping concentrations. The proposed principles can also be generalized to other III-V semiconductors, magnetized metals, topological Weyl semimetals, magnetized zero-index metamaterials and metasurfaces.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
淡定从霜完成签到 ,获得积分10
刚刚
ZYT发布了新的文献求助10
1秒前
帅男发布了新的文献求助30
1秒前
好好学习完成签到,获得积分20
1秒前
1秒前
1秒前
4秒前
4秒前
moshang发布了新的文献求助10
5秒前
宇宙尽头发布了新的文献求助10
5秒前
苏州河发布了新的文献求助10
5秒前
盐0730完成签到,获得积分10
5秒前
cogntivedisorder完成签到 ,获得积分10
5秒前
所所应助恶毒的吸血鬼采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
饭ff发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
江南第八发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
Bwq完成签到,获得积分10
8秒前
yjh123应助Walker776采纳,获得30
8秒前
Hello应助会飞的猪采纳,获得10
8秒前
8秒前
白玉蟾发布了新的文献求助10
10秒前
xing_xing应助Innocence采纳,获得60
10秒前
楠楠发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
Jiancui发布了新的文献求助10
11秒前
痴情的语堂完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
瘦瘦雪晴发布了新的文献求助10
11秒前
Amor完成签到,获得积分20
11秒前
盐0730发布了新的文献求助10
12秒前
大模型应助ZYT采纳,获得30
12秒前
12秒前
12秒前
孙小子发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
13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 7582679
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161608
关于积分的说明 19604096
捐赠科研通 7164899
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266181
关于科研通互助平台的介绍 2431110
邀请新用户注册赠送积分活动 2257468