Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identification of diffracted vortex beams at different propagation distances using deep learning

論文の概要: Identification of diffracted vortex beams at different propagation distances using deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.16539v1
Date: Wed, 30 Mar 2022 14:30:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-02 13:36:35.068386
Title: Identification of diffracted vortex beams at different propagation distances using deep learning
Title（参考訳）: 深層学習による異なる伝播距離における回折渦ビームの同定
Authors: Heng Lv, Yan Guo, Zi-Xiang Yang, Chunling Ding, Wu-Hao Cai, Chenglong You, Rui-Bo Jin
Abstract要約: 光の軌道角運動量(英語版)は量子技術において貴重な資源である。本稿では、強化されたディープラーニングニューラルネットワークを用いて、複数の伝搬距離における異なるOAMモードの光を識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6394031759681678
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Orbital angular momentum of light is regarded as a valuable resource in quantum technology, especially in quantum communication and quantum sensing and ranging. However, the OAM state of light is susceptible to undesirable experimental conditions such as propagation distance and phase distortions, which hinders the potential for the realistic implementation of relevant technologies. In this article, we exploit an enhanced deep learning neural network to identify different OAM modes of light at multiple propagation distances with phase distortions. Specifically, our trained deep learning neural network can efficiently identify the vortex beam's topological charge and propagation distance with 97% accuracy. Our technique has important implications for OAM based communication and sensing protocols.
Abstract（参考訳）: 光の軌道角運動量は量子技術、特に量子通信や量子センシングや範囲において貴重な資源と考えられている。しかし、光のOAM状態は、伝播距離や位相歪みなどの望ましくない実験条件に影響を受け、関連する技術の現実的な実装の可能性を妨げている。本稿では,強化されたディープラーニングニューラルネットワークを用いて,位相歪みを伴う複数の伝播距離における異なるoamモードの光を同定する。特に,訓練されたディープラーニングニューラルネットワークは,渦ビームの位相電荷と伝播距離を97%の精度で効率的に識別することができる。本手法はoamベースの通信およびセンシングプロトコルに重要な意味を持つ。

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