論文の概要: Terahertz Pulse Shaping Using Diffractive Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16599v2
• Date: Sat, 21 Nov 2020 03:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 05:48:55.307697
• Title: Terahertz Pulse Shaping Using Diffractive Surfaces
• Title（参考訳）: 回折表面を用いたテラヘルツパルス整形
• Authors: Muhammed Veli, Deniz Mengu, Nezih T. Yardimci, Yi Luo, Jingxi Li, Yair Rivenson, Mona Jarrahi, Aydogan Ozcan
• Abstract要約: 本稿では、任意のブロードバンドパルスを所望の光波形に変換するために使用する回折ネットワークを提案する。 結果はテラヘルツスペクトルにおける直接パルス整形の最初の実証となる。 この学習に基づく回折パルス工学フレームワークは、通信、超高速イメージング、分光などの幅広い応用を見出すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.895625925414448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have been providing non-intuitive solutions to various inverse problems in optics. At the intersection of machine learning and optics, diffractive networks merge wave-optics with deep learning to design task-specific elements to all-optically perform various tasks such as object classification and machine vision. Here, we present a diffractive network, which is used to shape an arbitrary broadband pulse into a desired optical waveform, forming a compact pulse engineering system. We experimentally demonstrate the synthesis of square pulses with different temporal-widths by manufacturing passive diffractive layers that collectively control both the spectral amplitude and the phase of an input terahertz pulse. Our results constitute the first demonstration of direct pulse shaping in terahertz spectrum, where a complex-valued spectral modulation function directly acts on terahertz frequencies. Furthermore, a Lego-like physical transfer learning approach is presented to illustrate pulse-width tunability by replacing part of an existing network with newly trained diffractive layers, demonstrating its modularity. This learning-based diffractive pulse engineering framework can find broad applications in e.g., communications, ultra-fast imaging and spectroscopy.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、光学における様々な逆問題に対する直観的でない解決策を提供してきた。 機械学習と光学の交差において、回折ネットワークは、ウェーブ光学と深層学習を融合させ、タスク固有の要素を設計し、オブジェクト分類やマシンビジョンなどの様々なタスクを全光学的に実行する。 本稿では、任意の広帯域パルスを所望の光波形に形成し、コンパクトなパルス工学系を形成するための回折ネットワークを提案する。 入力テラヘルツパルスのスペクトル振幅と位相の両方を総合的に制御するパッシブ拡散層を作製し,時間幅の異なる正方形パルスの合成を実験的に実証した。 以上の結果は,複素値スペクトル変調関数がテラヘルツ周波数に直接作用するテラヘルツスペクトルにおける直接パルス整形の最初の例である。 さらに,既存のネットワークの一部を新たに訓練された回折層に置き換え,そのモジュール性を示すことで,パルス幅可変性を示すレゴ様物理伝達学習手法を提案する。 この学習に基づく回折パルス工学フレームワークは、通信、超高速イメージング、分光などの幅広い応用を見出すことができる。

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