論文の概要: Leveraging machine learning features for linear optical interferometer control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24032v1
• Date: Thu, 29 May 2025 22:11:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.681016
• Title: Leveraging machine learning features for linear optical interferometer control
• Title（参考訳）: 線形光干渉計制御のための機械学習機能の導入
• Authors: Sergei S. Kuzmin, Ivan V. Dyakonov, Stanislav S. Straupe,
• Abstract要約: 我々は、特定のアーキテクチャ制約によらず、再構成可能な光干渉計のモデルを構築するアルゴリズムを開発した。 本アルゴリズムでは,教師付き学習手法を用いて,干渉計モデルと学習対象装置からのトレーニングセットを整列する。
• 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: We have developed an algorithm that constructs a model of a reconfigurable optical interferometer, independent of specific architectural constraints. The programming of unitary transformations on the interferometer's optical modes relies on either an analytical method for deriving the unitary matrix from a set of phase shifts or an optimization routine when such decomposition is not available. Our algorithm employs a supervised learning approach, aligning the interferometer model with a training set derived from the device being studied. A straightforward optimization procedure leverages this trained model to determine the phase shifts of the interferometer with a specific architecture, obtaining the required unitary transformation. This approach enables the effective tuning of interferometers without requiring a precise analytical solution, paving the way for the exploration of new interferometric circuit architectures.
• Abstract（参考訳）: 我々は、特定のアーキテクチャ制約によらず、再構成可能な光干渉計のモデルを構築するアルゴリズムを開発した。 干渉計の光学モードにおけるユニタリ変換のプログラミングは、位相シフトの集合からユニタリ行列を導出する解析法か、そのような分解ができないときの最適化ルーチンに依存する。 本アルゴリズムでは,教師付き学習手法を用いて,干渉計モデルと学習対象装置からのトレーニングセットを整列する。 簡単な最適化手順は、この訓練されたモデルを利用して、干渉計の位相シフトを特定のアーキテクチャで決定し、必要なユニタリ変換を得る。 このアプローチは、精密な解析解を必要とすることなく、干渉計の効果的なチューニングを可能にし、新しい干渉計回路アーキテクチャの探索の道を開く。

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