多モードベクトル渦束の生成は,回転可能なD²NNNによって有効にされます

科学分野:

• 光学とフォトニック
• 機械学習 アプリケーション
• ビーム生成と操作

背景:

• ベクター・ヴォルテックス・ビーム (VVB) は,そのユニークな極化と軌道角運動量 (OAM) の特性により,高度な光学アプリケーションにおいて極めて重要です.
• 多様なVVBを生成するには,しばしば複雑なセットアップやデバイスの再訓練が必要であり,柔軟性と効率性を制限します.

研究 の 目的:

• ダイナミックなVVB生成のための新しい回転分散深層ニューラルネットワーク (R-D2NN) アーキテクチャを導入する.
• 制御されたOAMと極化でマルチモードVVBを製造するための単一要素,トレーニングなしのソリューションを実証します.

主な方法:

• 再構成可能なR-D2NNアーキテクチャで,その回転がVVB出力を制御する difrractive layer を使用しています.
• 明確なOAMモードを持つ正方形に偏光された光学場の相関的な重置.
• ストークスパラメータ測定と数値シミュレーションを用いた検証.

主要な成果:

• 数値シミュレーションでは,5つの difrractive 層を使用して,モードの純度> 99%の最大 16 モードVVBの生成が示されました.
• 実験的実現は,空間光調節器 (SLM) の二層システムで平均モード純度の85%を達成しました.

結論:

• R-D2NNは,高信頼性,ダイナミックなVVB生成方法を提供します.
• この訓練なしの単一要素アプローチは,光通信,センシング,その他の高度なフォトニックアプリケーションにおいて有望である.