論文の概要: Engineering spectro-temporal light states with physics-trained deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14410v1
- Date: Thu, 21 Nov 2024 18:45:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:17:43.397914
- Title: Engineering spectro-temporal light states with physics-trained deep learning
- Title（参考訳）: 物理を訓練した深層学習を用いた工学的分光・時間的光状態
- Authors: Shilong Liu, Stéphane Virally, Gabriel Demontigny, Patrick Cusson, Denis V. Seletskiy,
- Abstract要約: 物理学習型畳み込みニューラルネットワーク(P-CNN)は,超連続体(SC)生成における課題を回避することができることを示す。
P-CNNアプローチによって実現された3つの重要な進歩を強調した。
このアプローチは、任意の分光時相工学の新しい時代を告げるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4477590105028
- License:
- Abstract: Frequency synthesis and spectro-temporal control of optical wave packets are central to ultrafast science, with supercontinuum (SC) generation standing as one remarkable example. Through passive manipulation, femtosecond (fs) pulses from nJ-level lasers can be transformed into octave-spanning spectra, supporting few-cycle pulse outputs when coupled with external pulse compressors. While strategies such as machine learning have been applied to control the SC's central wavelength and bandwidth, their success has been limited by the nonlinearities and strong sensitivity to measurement noise. Here, we propose and demonstrate how a physics-trained convolutional neural network (P-CNN) can circumvent such challenges, showing few-fold speedups over the direct approaches. We highlight three key advancements enabled by the P-CNN approach: (i) on-demand control over spectral features of SC, (ii) direct generation of sub-3-cycle pulses from the highly nonlinear fiber, and (iii) the production of high-order solitons, capturing distinct "breather" dynamics in both spectral and temporal domains. This approach heralds a new era of arbitrary spectro-temporal state engineering, with transformative implications for ultrafast and quantum science.
- Abstract（参考訳）: 光波パケットの周波数合成と分光時間制御は超高速科学の中心であり、超連続(SC)生成が顕著な例である。
受動的操作により、nJレベルのレーザーからのフェムト秒(fs)パルスはオクターブスパニングスペクトルに変換され、外部パルス圧縮機と結合した場合に数サイクルのパルス出力をサポートする。
SCの中央波長と帯域幅を制御するために機械学習などの戦略が適用されているが、その成功は測定ノイズに対する非線形性と強い感度によって制限されている。
本稿では,物理学習型畳み込みニューラルネットワーク(P-CNN)がこのような課題を回避し,直接的アプローチよりも数倍のスピードアップを実現する方法を提案する。
P-CNNアプローチによって実現された3つの重要な進歩を強調します。
(i)SCのスペクトル特性に対するオンデマンド制御
(II)高非線形繊維からのサブ3サイクルパルスの直接発生、及び
3)高次ソリトンの生成は、スペクトル領域と時間領域の両方で異なる「光」力学を捉える。
このアプローチは、超高速で量子科学に変革をもたらす、任意の分光時相工学の新しい時代を告げる。
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