finite-difference time-domain method
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神经网络使波散射模拟规模扩大73倍
研究人员开发了一种新颖的训练神经网络代理的方法，可以显著加速波散射逆问题的模拟。这种新方法通过在训练过程中动态生成显著的训练示例，而不是依赖于随机抽样，克服了先前的扩展限制。该技术已成功训练了一个用于二维波散射的代理，该代理拥有超过41,000个变量，比以往增加了73倍以上，并证明了其在设计分束器和梯度折射率透镜等光子元件方面的有效性。
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贝叶斯优化改进 PCSEL 设计以用于光通信
研究人员开发了一种可靠性感知的贝叶斯优化方法，以改进 1310 nm 光子晶体表面发射激光器 (PCSELs) 的设计。该方法将有限差分时域求解器与贝叶斯优化循环耦合，在每次模拟后更新代理模型以选择下一个几何形状。该方法将波长和光束质量要求与经过可靠性调整的指标相结合，与传统的差分进化和拉丁超立方采样等方法相比，显著提高了高 Q 值 PCSEL 候选的产量。
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新的硅光子指纹识别技术打击假冒伪劣产品
研究人员开发了一种新颖的硅光子集成电路（PIC）硬件指纹识别技术，以应对假冒和篡改威胁。该方法将独特的二维光子晶体图案嵌入PIC中，这些图案会根据波长、偏振和入射角产生独特的 Optical signatures。该技术在标准光刻之外无需额外的制造步骤，并利用了精度小于50纳米的纳米结构，使得伪造困难，并能够实现具有成本效益的设备认证。
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LLM 编排绝缘体上硅定向耦合器设计
研究人员开发了一种大型语言模型 (LLM) 智能体，能够编排绝缘体上硅 (SOI) 定向耦合器的设计。该智能体提出几何尺寸并判断收敛性，同时依赖确定性求解器进行实际的物理计算。频域本征模式求解器确定耦合系数，而时域有限差分 (FDTD) 阶段验证设计，确保在二维有效折射率模型内的一致性。LLM 成功交付了一个残差误差极小的 50/50 分束器。