論文の概要: Bayesian optimization with improved scalability and derivative
information for efficient design of nanophotonic structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02972v1
- Date: Fri, 8 Jan 2021 11:46:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 05:01:59.487582
- Title: Bayesian optimization with improved scalability and derivative
information for efficient design of nanophotonic structures
- Title（参考訳）: ナノフォトニック構造の効率的な設計のための拡張性と微分情報を用いたベイズ最適化
- Authors: Xavier Garcia-Santiago, Sven Burger, Carsten Rockstuhl,
Philipp-Immanuel Schneider
- Abstract要約: 我々は, ナノフォトニックデバイスの最適設計を求めるために, 前方形状微分とベイズ最適化のための反復反転スキームの組み合わせを提案する。
このアプローチは、ベイズ最適化の適用範囲を、より多くのイテレーションが必要であり、デリバティブ情報が利用可能である状況にまで広げる。
- 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: We propose the combination of forward shape derivatives and the use of an
iterative inversion scheme for Bayesian optimization to find optimal designs of
nanophotonic devices. This approach widens the range of applicability of
Bayesian optmization to situations where a larger number of iterations is
required and where derivative information is available. This was previously
impractical because the computational efforts required to identify the next
evaluation point in the parameter space became much larger than the actual
evaluation of the objective function. We demonstrate an implementation of the
method by optimizing a waveguide edge coupler.
- Abstract（参考訳）: 我々は, ナノフォトニックデバイスの最適設計を求めるために, 前方形状微分とベイズ最適化のための反復反転スキームの組み合わせを提案する。
このアプローチは、ベイズ最適化の適用範囲を、より多くのイテレーションが必要であり、デリバティブ情報が利用可能である状況にまで広げる。
これは、パラメータ空間における次の評価点を特定するために必要な計算努力が、目的関数の実際の評価よりもはるかに大きいため、以前は現実的ではなかった。
導波路エッジカプラの最適化による手法の実装を示す。
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