Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic Hologram Generation with Automatic Differentiation

論文の概要: Dynamic Hologram Generation with Automatic Differentiation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03714v1
Date: Wed, 05 Mar 2025 18:03:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-06 15:51:04.600232
Title: Dynamic Hologram Generation with Automatic Differentiation
Title（参考訳）: 自動微分による動的ホログラム生成
Authors: Xing-Yu Zhang, Yu-Qing Wang, Angrui Du, Han Wang, Lei Wang, Jinguo Liu,
Abstract要約: 我々は、時間とともにスムーズに変化する光トラップアレイを生成するための、自動微分に基づく戦略を開発した。本手法と空間光変調器を組み合わせることにより,実実験における粒子の動的操作を期待できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.339461068837654
License:
Abstract: We designed an automatic differentiation-based strategy to generate optical trap arrays that change smoothly in time. Instead of repeatedly regenerating the holograms for each time step, we derive the differential form of the phase dynamics that enables the continuous evolution of the trap coordinates. This differential form is derived from the implicit differentiation of the fixed point of the Gerchberg-Saxton algorithm, which is computationally efficient. We carried out numerical and laboratory experiments to demonstrate its effectiveness in improving the phase continuity and reducing the computational burden compared to the traditional pure interpolation techniques. By combining the method with the spatial light modulator, the method is promising for the dynamic manipulation of particles in real experiments.
Abstract（参考訳）: 我々は、時間とともにスムーズに変化する光トラップアレイを生成するための、自動微分ベースの戦略を設計した。時間ステップごとにホログラムを繰り返す代わりに、トラップ座標の連続的な進化を可能にする位相ダイナミクスの微分形式を導出する。この微分形式は、Gerchberg-Saxtonアルゴリズムの固定点の暗黙的な微分から導かれる。本研究では, 従来の純補間法と比較して, 位相連続性の向上と計算負担軽減に有効であることを示すため, 数値実験および実験室実験を行った。本手法と空間光変調器を組み合わせることにより,実実験における粒子の動的操作を期待できる。

関連論文リスト

On the Trajectory Regularity of ODE-based Diffusion Sampling [79.17334230868693]
拡散に基づく生成モデルは微分方程式を用いて、複素データ分布と抽出可能な事前分布の間の滑らかな接続を確立する。本稿では,拡散モデルのODEに基づくサンプリングプロセスにおいて,いくつかの興味深い軌道特性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-18T15:59:41Z)
A Novel Perspective Process Simulation Framework Based on Automatic Differentiation [0.0]
我々は、熱力学計算に最先端の自動微分フレームワークを使用し、アルゴリズムの論理を変化させることなく正確な微分を得る。これは従来の数値微分アルゴリズムとは対照的であり、プロセスシミュレーションの収束と計算効率を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-18T17:37:33Z)
A diagrammatic method to compute the effective Hamiltonian of driven nonlinear oscillators [0.0]
駆動非線形発振器の有効ハミルトニアンを計算するための新しい図解法を提案する。我々は,シュリーファー・ヴォルフ法のような既存の摂動法とスキームの整合性を示す。提案手法は,量子システムにおける動的制御の理解に寄与し,将来的な量子情報プロセッサの進化に不可欠な精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:31:21Z)
Experimental Quantum Simulation of Dynamic Localization on Curved Photonic Lattices [18.469890724212902]
正弦波曲率を持つ一次元および六角形の2次元アレイを作製した。抑制された単光子進化パターンの観測に成功し,その輸送特性を初めて測定した。本稿では、その異方性輸送特性を研究するための動的局所化の量子シミュレーションと、集積フォトニクスにおける量子情報処理のためのビルディングブロックとしての動的局在化の有望な応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-26T09:03:42Z)
Differentiable Simulation of Soft Multi-body Systems [99.4302215142673]
我々は、Projective Dynamics内でトップダウン行列アセンブリアルゴリズムを開発する。筋肉,関節トルク,空気圧管によって駆動される軟口蓋体に対して,異なる制御機構を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-03T20:03:22Z)
Efficient Differentiable Simulation of Articulated Bodies [89.64118042429287]
本稿では, 音素の効率的な微分可能シミュレーション法を提案する。これにより、ボディダイナミクスを深層学習フレームワークに統合することが可能になる。提案手法を用いて, 調音システムによる強化学習を高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-16T04:48:13Z)
DiffPD: Differentiable Projective Dynamics with Contact [65.88720481593118]
DiffPDは、暗黙の時間積分を持つ効率的な微分可能なソフトボディシミュレータである。我々はDiffPDの性能を評価し,様々な応用における標準ニュートン法と比較して4～19倍のスピードアップを観測した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-15T00:13:33Z)
Phase-Space Methods for Simulating the Dissipative Many-Body Dynamics of Collective Spin Systems [0.0]
本稿では, 脱落と崩壊の存在下で, 集合スピン系の動的および定常状態のシミュレーションを行うための効率的な数値計算法について述べる。我々は、この数値手法を既知の超ラジカル崩壊とスピンスクイーズ過程のベンチマークを行い、散逸性スピン格子モデルにおける非平衡相転移のシミュレーションへの応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-19T19:00:00Z)
Fast Gravitational Approach for Rigid Point Set Registration with Ordinary Differential Equations [79.71184760864507]
本稿では,FGA(Fast Gravitational Approach)と呼ばれる厳密な点集合アライメントのための物理に基づく新しい手法を紹介する。 FGAでは、ソースとターゲットの点集合は、シミュレーションされた重力場内を移動しながら、世界規模で多重リンクされた方法で相互作用する質量を持つ剛体粒子群として解釈される。従来のアライメント手法では,新しいメソッドクラスには特徴がないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-28T15:05:39Z)
Cogradient Descent for Bilinear Optimization [124.45816011848096]
双線形問題に対処するために、CoGDアルゴリズム(Cogradient Descent Algorithm)を導入する。一方の変数は、他方の変数との結合関係を考慮し、同期勾配降下をもたらす。本アルゴリズムは,空間的制約下での1変数の問題を解くために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-16T13:41:54Z)
A fast and memory-efficient algorithm for smooth interpolation of polyrigid transformations: application to human joint tracking [0.0]
運動中の関節の円滑な変形に対する行列対角化に基づくアルゴリズムを提案する。固有分解法は、精度、計算時間、メモリ要求間のトレードオフのバランスをとることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-28T14:30:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。