光学多层薄膜结构反向设计:从优化到深度学习

科学领域:

• 光子学和材料科学 材料科学
• 计算电磁学 计算机电磁学

背景情况:

• 光学多层薄膜是许多光子应用中的关键组件.
• 它们的设计严重依赖于反向设计方法.
• 与其他光子结构不同,1D薄膜需要专门的设计方法.

研究的目的:

• 对光学多层薄膜反向设计的传统优化和深度学习算法进行审查和比较.
• 为了提供一个指南,在这个领域的当前最先进的状态.
• 讨论挑战和未来的研究方向.

主要方法:

• 对传统优化算法的审查.
• 对应用到反向设计的各种深度学习算法的分析.
• 不同算法方法的比较研究.

主要成果:

• 几十年来,传统的优化方法一直是标准的.
• 深度学习算法显示出快速发展和逆向设计的承诺.
• 该评论对不同的算法策略进行了分类和对比.

结论:

• 对逆向设计算法的全面理解对于推进光子应用程序至关重要.
• 深度学习为设计复杂的光学薄膜结构提供了强大的新工具.
• 需要进一步的研究来应对当前的挑战,并探索未来的前景.