积极物理信息深度学习:为非平面波面激发拓纳米光子设备的非平面波面激发的替代建模

科学领域:

• 物理 物理学 物理
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背景情况:

• 拓性等离子学融合了拓学和等离子学,用于先进的光控制,灵感来自光子学中的拓边缘状态.
• 由于高维设计空间,设计拓状态是复杂的,阻碍了设备开发.

研究的目的:

• 为设计特定波长的拓性等离子装置提出一种新,高效的方法.
• 为了克服与拓等离子体学复杂设计空间相关的挑战.

主要方法:

• 利用监督,基于物理的深度学习和替代模型来设计设备.
• 将物理约束集成到神经网络训练中,以优化设计空间的探索.
• 采用非平面波面激发来探测拓保护的等离子模式,引入非线性.

主要成果:

• 成功设计了一个拓装置,在环共振器中显示单向边缘模式.
• 与传统方法相比,显著降低了计算成本和模拟时间.
• 在为特定的运行频率设计设备时实现了高精度.

结论:

• 拟议的机器学习方法为设计拓光子设备提供了高效和准确的解决方案.
• 将深度学习与基于物理的约束和先进的激发技术相结合,加速了光子设备开发的创新.
• 这种方法在拓等离子体学和集成光子学领域的发展方面具有重大潜力.