論文の概要: High-Fidelity Prediction of Perturbed Optical Fields using Fourier Feature Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19751v2
• Date: Tue, 02 Sep 2025 09:02:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.703038
• Title: High-Fidelity Prediction of Perturbed Optical Fields using Fourier Feature Networks
• Title（参考訳）: フーリエ特徴ネットワークを用いた摂動光学場の高忠実度予測
• Authors: Joshua R. Jandrell, Mitchell A. Cox,
• Abstract要約: 本稿では,多モードファイバの摂動依存性伝達行列を学習する,データ効率のよい機械学習フレームワークを提案する。 圧縮繊維による実験データから, 実測値と0.995の複素相関を持つ出力場を予測した。 このアプローチは、スパース測定から複雑な光学系をモデル化するための一般的なツールを提供する。
• 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: Predicting the effects of physical perturbations on optical channels is critical for advanced photonic devices, but existing modelling techniques are often computationally intensive or require exhaustive characterisation. We present a novel data-efficient machine learning framework that learns the perturbation-dependent transmission matrix of a multimode fibre. To overcome the challenge of modelling the resulting highly oscillatory functions, we encode the perturbation into a Fourier Feature basis, enabling a compact multi-layer perceptron to learn the mapping with high fidelity. On experimental data from a compressed fibre, our model predicts the output field with a 0.995 complex correlation to the ground truth, improving accuracy by an order of magnitude over standard networks while using 85\% fewer parameters. This approach provides a general tool for modelling complex optical systems from sparse measurements.
• Abstract（参考訳）: 光チャネルに対する物理的摂動の影響を予測することは、高度なフォトニックデバイスにとって重要であるが、既存のモデリング技術はしばしば計算集約的であるか、徹底的な特徴付けを必要とする。 本稿では,多モードファイバの摂動依存性伝達行列を学習する,データ効率のよい機械学習フレームワークを提案する。 結果として生じる高振動関数をモデル化する課題を克服するために、摂動をフーリエ特徴基底にエンコードし、コンパクトな多層パーセプトロンが高忠実度で写像を学習できるようにする。 圧縮ファイバーによる実験データから, 出力場を0.995の複素相関で予測し, パラメータを85%減らしながら, 標準ネットワーク上での精度を桁違いに向上する。 このアプローチは、スパース測定から複雑な光学系をモデル化するための一般的なツールを提供する。

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