Extracting dipole orientations from asymmetric plasmonic nanostructures towards machine-learning-assisted spectropolarimetry
本論文は、複数のアナライザー角度における偏光ダークフィールドスペクトルを同時にフィッティングすることで、非対称プラズモンナノ構造における双極子モーメントの方位角を抽出する、機械学習支援型の分光偏光測定法を提示しており、幾何学的シミュレーションおよび電子顕微鏡データと一致する高い精度を実現している。