論文の概要: A Fourier Neural Operator Approach for Modelling Exciton-Polariton Condensate Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15593v3
• Date: Thu, 22 May 2025 11:51:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.561856
• Title: A Fourier Neural Operator Approach for Modelling Exciton-Polariton Condensate Systems
• Title（参考訳）: エキシトン・ポラリトン凝縮系のモデリングのためのフーリエニューラル演算子アプローチ
• Authors: Yuan Wang, Surya T. Sathujoda, Krzysztof Sawicki, Kanishk Gandhi, Angelica I Aviles-Rivero, Pavlos G. Lagoudakis,
• Abstract要約: 近年,励起子に基づく次世代全光学デバイスが提案されている。 彼らの特性を迅速かつ正確な方法で予測することは依然として困難である。 本稿では,より効率的な機械学習に基づくフーリエ演算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.456480152126092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A plethora of next-generation all-optical devices based on exciton-polaritons have been proposed in latest years, including prototypes of transistors, switches, analogue quantum simulators and others. However, for such systems consisting of multiple polariton condensates, it is still challenging to predict their properties in a fast and accurate manner. The condensate physics is conventionally described by Gross-Pitaevskii equations (GPEs). While GPU-based solvers currently exist, we propose a significantly more efficient machine-learning-based Fourier neural operator approach to find the solution to the GPE coupled with exciton rate equations, trained on both numerical and experimental datasets. The proposed method predicts solutions almost three orders of magnitude faster than CUDA-based solvers in numerical studies, maintaining the high degree of accuracy. Our method not only accelerates simulations but also opens the door to faster, more scalable designs for all-optical chips and devices, offering profound implications for quantum computing, neuromorphic systems, and beyond.
• Abstract（参考訳）: トランジスタ、スイッチ、アナログ量子シミュレータなどのプロトタイプを含む、エキシトン偏光子に基づく次世代全光学デバイスが近年提案されている。 しかし、複数の偏光子凝縮体からなる系では、それらの性質を迅速かつ正確に予測することは依然として困難である。 凝縮物理学はGross-Pitaevskii方程式(GPE)によって記述される。 GPUベースの解法は現在存在するが、数値と実験の両方のデータセットで訓練された励起子レート方程式と組み合わせたGPEの解を見つけるために、機械学習に基づくより効率的なフーリエニューラル演算子アプローチを提案する。 提案手法は,数値計算においてCUDAに基づく解法よりも約3桁高速に解を予測し,高い精度を維持する。 我々の手法はシミュレーションを加速するだけでなく、全光学チップやデバイスのためのより高速でスケーラブルな設計への扉を開く。

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