論文の概要: Deep-learning design of graphene metasurfaces for quantum control and Dirac electron holography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05975v1
- Date: Wed, 1 May 2024 22:31:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 03:32:54.618476
- Title: Deep-learning design of graphene metasurfaces for quantum control and Dirac electron holography
- Title（参考訳）: 量子制御のためのグラフェン準曲面の深層学習設計とディラック電子ホログラフィー
- Authors: Chen-Di Han, Li-Li Ye, Zin Lin, Vassilios Kovanis, Ying-Cheng Lai,
- Abstract要約: 電子波制御のためのディラック・マテリアル・メタ曲面設計のための深層学習フレームワークを開発した。
元の散乱波は95$%以上の忠実度で再構成可能であることを示し、ディラック電子ホログラフィーの可能性を示している。
平面波生成、設計ブロードバンド、多機能グラフェン変成層システムなどの応用を解説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metasurfaces are sub-wavelength patterned layers for controlling waves in physical systems. In optics, meta-surfaces are created by materials with different dielectric constants and are capable of unconventional functionalities. We develop a deep-learning framework for Dirac-material metasurface design for controlling electronic waves. The metasurface is a configuration of circular graphene quantum dots, each created by an electric potential. Employing deep convolutional neural networks, we show that the original scattering wave can be reconstructed with fidelity over 95$\%$, suggesting the feasibility of Dirac electron holography. Additional applications such as plane wave generation, designing broadband, and multi-functionality graphene metasurface systems are illustrated.
- Abstract（参考訳）: メタサーフェス(Metagrounds)は、物理系の波を制御するためのサブ波長パターンの層である。
光学では、メタ表面は異なる誘電率を持つ材料によって生成され、非伝統的な機能を持つ。
電子波制御のためのディラック・マテリアル・メタ曲面設計のための深層学習フレームワークを開発した。
準曲面は、それぞれが電位によって生成される円形グラフェン量子ドットの構成である。
深部畳み込みニューラルネットワークを用いて、元の散乱波を95$\%以上の忠実度で再構成できることが示され、ディラック電子ホログラフィーの可能性が示唆された。
平面波生成、設計ブロードバンド、多機能グラフェン変成層システムなどの応用を解説する。
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