Publication

Dissipative dispersion-managed solitons in fiber-optic systems with lumped amplification

Anton Lukashchuk
2019
Journal Articles

Résumé

We numerically and experimentally studied the shape of the dissipative dispersion-managed solitons (DM-solitons) stably propagating over the lossy DM fiber-optic systems with lumped amplification. We found that, contrary to the lossless case, the chirp-free points of the dissipative DM-solitons are not located in the middle of the fiber spans in the dispersion map. This constitutes a qualitative difference between the dissipative DM-solitons of the lossy systems and the conservative ones of the lossless systems. The applied numerical method was verified both experimentally and by numerically solving nonlinear Schrodinger equation. (C) 2019 Optical Society of America

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/70bbfd81-ad80-40d4-b250-f7f67f541ea1

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Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

Stabilité numérique

En analyse numérique, une branche des mathématiques, la stabilité numérique est une propriété globale d’un algorithme numérique, une qualité nécessaire pour espérer obtenir des résultats ayant du sens. Une définition rigoureuse de la stabilité dépend du contexte. Elle se réfère à la propagation des erreurs au cours des étapes du calcul, à la capacité de l’algorithme de ne pas trop amplifier d’éventuels écarts, à la précision des résultats obtenus. Le concept de stabilité ne se limite pas aux erreurs d’arrondis et à leurs conséquences.

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