Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inverse design of the transmission matrix in a random system using Reinforcement Learning

論文の概要: Inverse design of the transmission matrix in a random system using Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13057v1
Date: Mon, 16 Jun 2025 02:58:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.387265
Title: Inverse design of the transmission matrix in a random system using Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習を用いたランダムシステムにおける伝送行列の逆設計
Authors: Yuhao Kang,
Abstract要約: 本研究は, 補強学習を用いた伝送行列の変更による散乱系の逆設計へのアプローチを示す。我々は,3種類の退化透過点を達成するために,物体関数のナビゲートに近似ポリシを利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8979646385036166
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work presents an approach to the inverse design of scattering systems by modifying the transmission matrix using reinforcement learning. We utilize Proximal Policy Optimization to navigate the highly non-convex landscape of the object function to achieve three types of transmission matrices: (1) Fixed-ratio power conversion and zero-transmission mode in rank-1 matrices, (2) exceptional points with degenerate eigenvalues and unidirectional mode conversion, and (3) uniform channel participation is enforced when transmission eigenvalues are degenerate.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 補強学習を用いた伝送行列の変更による散乱系の逆設計へのアプローチを示す。 1)ランク1行列における固定比の電力変換とゼロ透過モード,(2)退化固有値と一方向モード変換を持つ例外点,(3)送信固有値が退化した場合に一様チャネル参加が実施される。

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