論文の概要: Inverse Design of Realizable Metasurface based Absorbers using Improved Conditioning and Diversity Enhanced Progressively Growing GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05849v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 08:25:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.645771
• Title: Inverse Design of Realizable Metasurface based Absorbers using Improved Conditioning and Diversity Enhanced Progressively Growing GANs
• Title（参考訳）: 改良コンディショニングと多様性向上GANを用いた実現可能な準曲面吸収体の逆設計
• Authors: Vineetha Joy, Mohammad Abdullah, Pramit Pal, Anshuman Kumar, Amit Sethi, Hema Singh,
• Abstract要約: 準曲面は、ビームステアリング、センシング、ステルス技術などの応用のための電磁波の精密な操作を可能にする。 本稿では,連続スペクトル制約下での制御可能かつ物理的に一貫した準曲面合成のための生成的逆設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.799425679666669
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metasurfaces enable precise manipulation of electromagnetic waves for applications such as beam steering, sensing, and stealth technology. However, inverse design of metasurfaces with targeted EM responses remains challenging due to the computational expense of iterative full wave simulation driven optimization and the limited conditioning fidelity and diversity of existing generative approaches. To address these challenges, this paper presents a generative inverse design framework for controllable and physically consistent metasurface synthesis under continuous spectral constraints. The proposed approach employs a progressively growing Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty integrated with feature wise linear modulation based conditioning for stable propagation of continuous spectral and fabrication constraints. EM consistency is embedded directly into the generative learning process through a surrogate assisted spectral alignment loss, enabling physics constrained generation during training. Further, a determinantal point process based diversity regularization strategy is incorporated to generate geometrically diverse yet spectrally consistent realizations for the same target response. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the generation of practically realizable metasurface absorbers exhibiting diverse reflection characteristics in the frequency range of 2 to 18 GHz. EM simulations validate that the generated designs meet the target specifications with high accuracy. The final proposed framework achieved an average mean squared error of 0.0052, diversity score of 0.8730, band alignment accuracy of 0.8533, and a valid EM design generation percentage of 89.57, clearly demonstrating its capability to generate highly accurate, diverse, electromagnetically consistent and fabrication realizable metasurface configurations.
• Abstract（参考訳）: 準曲面は、ビームステアリング、センシング、ステルス技術などの応用のための電磁波の精密な操作を可能にする。 しかし, EM応答を目標とした準曲面の逆設計は, 繰り返し完全波動シミュレーションによる最適化の計算コストと, 既存の生成手法の条件の忠実度と多様性が制限されているため, 依然として困難である。 これらの課題に対処するために, 連続スペクトル制約下での制御可能かつ物理的に一貫した準曲面合成のための生成的逆設計フレームワークを提案する。 提案手法は, スペクトル・製造制約の安定な伝播のために, 機能的線形変調に基づく条件付き勾配ペナルティ付きワッサーシュタイン生成逆数ネットワークを段階的に拡張した。 EM一貫性は、サロゲート支援スペクトルアライメント損失を通じて生成学習プロセスに直接組み込まれ、トレーニング中の物理制約付き生成を可能にする。 さらに、決定点プロセスに基づく多様性正規化戦略を導入し、同じターゲット応答に対して幾何学的に多様であるがスペクトル的に一貫した実現を生成する。 提案手法の有効性は、2GHzから18GHzの周波数範囲で様々な反射特性を示す実用的に実現可能な準曲面吸収器の生成によって実証される。 EMシミュレーションは、生成された設計がターゲット仕様に高い精度で適合していることを検証する。 最終提案されたフレームワークは平均2乗誤差0.0052、ダイバーシティスコア0.8730、バンドアライメント精度0.8533、有効EM設計生成率89.57を達成し、高度に正確で、多様性があり、電磁的に整合性があり、実現可能な準曲面構造を生成する能力を明らかにした。

関連論文リスト

• Inverse Design of Metasurface based Absorbers using Physics Guided Conditional Diffusion Models [4.875818256586011]
  特定の電磁応答に対する準曲面の逆設計には、厳密なスペクトル制約を満たす測度を生成する必要がある。 準曲面吸収体の逆設計のための物理誘導条件品質向上拡散フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-19T09:51:38Z)
• Physics-Aligned Spectral Mamba: Decoupling Semantics and Dynamics for Few-Shot Hyperspectral Target Detection [14.607792636586067]
  SpecMambaは、安定したセマンティック表現とアジャイルのスペクトル適応を分離するフレームワークである。 検出精度とクロスドメインの一般化において、最先端の手法を一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-07T08:04:18Z)
• EFF-Grasp: Energy-Field Flow Matching for Physics-Aware Dexterous Grasp Generation [54.09734511705173]
  EFF-Graspは、物理を意識したデクサラスグリップ生成のためのフローマッチング合成ベースのフレームワークである。 我々は、スムーズな確率フローによる効率的な安定な生成を可能にする決定論的常微分方程式(ODE)プロセスとして、グリップを再構成する。 EFF-Graspは、拡散ベースラインよりもサンプリングステップを著しく少なくしながら、把握品質と物理的実現性において優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-17T06:11:56Z)
• SKANet: A Cognitive Dual-Stream Framework with Adaptive Modality Fusion for Robust Compound GNSS Interference Classification [47.20483076887704]
  グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)は、洗練された妨害による脅威の増大に直面している。 時間周波数画像(TFI)とパワースペクトル密度(PSD)を統合した2重ストリームアーキテクチャに基づく認知的ディープラーニングフレームワークを提案する。 SKANetは96.99%の精度を達成し、複合妨害分類において優れたロバスト性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-19T07:42:45Z)
• A Surrogate Model for the Forward Design of Multi-layered Metasurface-based Radar Absorbing Structures [3.328784252410173]
  本稿では,多層準曲面RASの電磁(EM)応答の予測を著しく高速化する代理モデルを提案する。 提案したモデルは、99.9%のコサイン類似性を達成し、平均2乗誤差は1000エポック内の0.001である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T09:54:00Z)
• Anchor-Controlled Generative Adversarial Network for High-Fidelity Electromagnetic and Structurally Diverse Metasurface Design [6.452006201454395]
  電磁的忠実度と構造的多様性を改善するために,AcGAN(Anchor-control Generative Adversarial Network)を提案する。 AcGANはMean Squared Error (MSE) を73%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T03:11:55Z)
• Ensemble Kalman Filtering Meets Gaussian Process SSM for Non-Mean-Field and Online Inference [47.460898983429374]
  我々は,非平均場(NMF)変動推定フレームワークにアンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を導入し,潜在状態の後方分布を近似する。 EnKFとGPSSMのこの新しい結婚は、変分分布の学習における広範なパラメータ化の必要性をなくすだけでなく、エビデンスの下限(ELBO)の解釈可能でクローズドな近似を可能にする。 得られたEnKF支援オンラインアルゴリズムは、データ適合精度を確保しつつ、モデル正規化を組み込んで過度適合を緩和し、目的関数を具現化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T15:22:30Z)
• Retrieving space-dependent polarization transformations via near-optimal quantum process tomography [55.41644538483948]
  トモグラフィー問題に対する遺伝的および機械学習アプローチの適用について検討する。 ニューラルネットワークベースのスキームは、リアルタイムにキャラクタリゼーションを必要とするアプリケーションにおいて、重要なスピードアップを提供する。 これらの結果は、より一般的な量子プロセスにおけるトモグラフィーアプローチの最適化の基礎となることを期待する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T11:37:14Z)
• Revisiting GANs by Best-Response Constraint: Perspective, Methodology, and Application [49.66088514485446]
  ベストレスポンス制約(Best-Response Constraint、BRC)は、ジェネレータのディスクリミネータへの依存性を明示的に定式化する一般的な学習フレームワークである。 モチベーションや定式化の相違があっても, フレキシブルBRC法により, 様々なGANが一様に改善できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T12:42:41Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。