論文の概要: Exciton-Polariton Condensates: A Fourier Neural Operator Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15593v2
• Date: Sun, 10 Dec 2023 11:36:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:37:37.882011
• Title: Exciton-Polariton Condensates: A Fourier Neural Operator Approach
• Title（参考訳）: エキシトン-ポーラリトン凝縮:フーリエニューラルオペレーターアプローチ
• Authors: Surya T. Sathujoda, Yuan Wang, Kanishk Gandhi
• Abstract要約: 本稿では,Gross-Pitaevskii方程式の解を求めるために,機械学習に基づく演算子手法を提案する。 この研究は、ニューラル演算子のエキシトン-ポラリトン凝縮系への最初の直接的応用である。 その結果,提案手法は実験データよりも1000倍近い精度で精度を予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.718220666909396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in semiconductor fabrication over the past decade have catalyzed extensive research into all-optical devices driven by exciton-polariton condensates. Preliminary validations of such devices, including transistors, have shown encouraging results even under ambient conditions. A significant challenge still remains for large scale application however: the lack of a robust solver that can be used to simulate complex nonlinear systems which require an extended period of time to stabilize. Addressing this need, we propose the application of a machine-learning-based Fourier Neural Operator approach to find the solution to the Gross-Pitaevskii equations coupled with extra exciton rate equations. This work marks the first direct application of Neural Operators to an exciton-polariton condensate system. Our findings show that the proposed method can predict final-state solutions to a high degree of accuracy almost 1000 times faster than CUDA-based GPU solvers. Moreover, this paves the way for potential all-optical chip design workflows by integrating experimental data.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間の半導体製造の進歩は、エキシトン・ポラリトン凝縮によって駆動される全光学デバイスに関する広範な研究を触媒している。 トランジスタを含むこれらの装置の予備的検証は、環境条件下においても奨励効果を示す。 しかし、大規模な応用には依然として大きな課題が残っており、安定するために長い時間を要する複雑な非線形系をシミュレートするために使用できる堅牢な解法がない。 このニーズに対処するため,機械学習に基づくフーリエニューラル演算子の応用を提案し,グロス・ピタエフスキー方程式と余剰エキシトンレート方程式の解を求める。 この研究は、ニューラル演算子のエキシトン-ポラリトン凝縮系への最初の直接的応用である。 提案手法は,CUDAベースのGPU解法よりも1000倍近い精度で最終状態の解を予測できることを示す。 さらに、これは実験データを統合することによって、全光学チップ設計ワークフローの潜在的な道を開く。

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