論文の概要: Photonic band structure design using persistent homology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10598v2
• Date: Tue, 2 Mar 2021 05:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 04:20:45.408229
• Title: Photonic band structure design using persistent homology
• Title（参考訳）: 永続ホモロジーを用いたフォトニックバンド構造設計
• Authors: Daniel Leykam, Dimitris G Angelakis
• Abstract要約: 本稿では,周期的フォトニックメディアのバンド構造を特徴付け,最適化するためのツールとして,永続的ホモロジーを提案する。 永続ホモロジーが、トポロジカルバンド理論の通常のパラダイムの外にある様々なバンド構造を確実に分類できることを示す。 この手法はフォトニック結晶やモアレ超格子のようなより複雑なシステムの自動設計に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The machine learning technique of persistent homology classifies complex systems or datasets by computing their topological features over a range of characteristic scales. There is growing interest in applying persistent homology to characterize physical systems such as spin models and multiqubit entangled states. Here we propose persistent homology as a tool for characterizing and optimizing band structures of periodic photonic media. Using the honeycomb photonic lattice Haldane model as an example, we show how persistent homology is able to reliably classify a variety of band structures falling outside the usual paradigms of topological band theory, including "moat band" and multi-valley dispersion relations, and thereby control the properties of quantum emitters embedded in the lattice. The method is promising for the automated design of more complex systems such as photonic crystals and Moire superlattices.
• Abstract（参考訳）: 永続ホモロジーの機械学習技術は、そのトポロジ的特徴を様々な特徴尺度で計算することで、複雑なシステムやデータセットを分類する。 スピンモデルや多ビット絡み合った状態のような物理系を特徴づけるために永続ホモロジーを適用することへの関心が高まっている。 本稿では,周期的フォトニックメディアのバンド構造を特徴付け,最適化するためのツールとして持続的ホモロジーを提案する。 ハニカムフォトニック格子 Haldane モデルを例として、持続ホモロジーが「モートバンド」やマルチヴァレー分散関係を含む一般的なトポロジカルバンド理論のパラダイムの外にある様々なバンド構造を確実に分類し、格子に埋め込まれた量子エミッタの性質を制御できることを示す。 この手法はフォトニック結晶やモアレ超格子のようなより複雑なシステムの自動設計に有効である。

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