Fugu-MT 論文翻訳(概要): Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for photonic extreme learning

論文の概要: Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for photonic extreme learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03649v1
Date: Wed, 05 Mar 2025 16:25:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-06 15:50:55.553125
Title: Limits of nonlinear and dispersive fiber propagation for photonic extreme learning
Title（参考訳）: フォトニック極端学習のための非線形・分散ファイバ伝搬の限界
Authors: Andrei V. Ermolaev, Mathilde Hary, Lev Leybov, Piotr Ryczkowski, Anas Skalli, Daniel Brunner, Goëry Genty, John M. Dudley,
Abstract要約: スペクトル符号化, 読み出し, ノイズのパラメータとともに, 伝搬力学の精度がどう影響するかを考察する。異常および正常な分散状態において, それぞれ91%以上, 93%以上の検定精度が観察された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We report a generalized nonlinear Schr\"odinger equation simulation model of an extreme learning machine based on optical fiber propagation. Using handwritten digit classification as a benchmark, we study how accuracy depends on propagation dynamics, as well as parameters governing spectral encoding, readout, and noise. Test accuracies of over 91% and 93% are found for propagation in the anomalous and normal dispersion regimes respectively. Our simulation results also suggest that quantum noise on the input pulses introduces an intrinsic penalty to ELM performance.
Abstract（参考訳）: 光ファイバ伝搬に基づく極端学習機の非線形シュリンガー方程式シミュレーションモデルについて報告する。手書き数字の分類をベンチマークとして,スペクトル符号化,読み出し,ノイズを規定するパラメータだけでなく,伝播力学にも依存する精度について検討した。異常および正常な分散状態において, それぞれ91%以上, 93%以上の検定精度が観察された。シミュレーションの結果,入力パルスの量子ノイズは固有ペナルティをEMMの性能にもたらすことが示唆された。

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