論文の概要: Identifying topology of leaky photonic lattices with machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14407v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 08:42:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 14:53:03.679117
- Title: Identifying topology of leaky photonic lattices with machine learning
- Title(参考訳): 機械学習による漏洩フォトニック格子のトポロジー同定
- Authors: Ekaterina O. Smolina, Lev A. Smirnov, Daniel Leykam, Franco Nori,
Daria A. Smirnova
- Abstract要約: 漏洩フォトニック格子の位相位相の分類に機械学習技術を適用する方法を示す。
本稿では,バルク強度測定のみに基づく手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We show how machine learning techniques can be applied for the classification
of topological phases in leaky photonic lattices using limited measurement
data. We propose an approach based solely on bulk intensity measurements, thus
exempt from the need for complicated phase retrieval procedures. In particular,
we design a fully connected neural network that accurately determines
topological properties from the output intensity distribution in dimerized
waveguide arrays with leaky channels, after propagation of a spatially
localized initial excitation at a finite distance, in a setting that closely
emulates realistic experimental conditions.
- Abstract(参考訳): リークフォトニック格子の位相相の分類には,限られた測定データを用いて機械学習手法を応用できることを示す。
本稿では,バルク強度測定のみに基づく手法を提案する。
特に,空間的局所化初期励起を有限距離で伝播させた後,拡散導波路アレイの出力強度分布から位相特性を正確に決定する完全連結ニューラルネットワークを,現実的な実験条件を密にエミュレートした環境で設計する。
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