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photonic crystal
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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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光子量子场在物理信息人工智能学习方面展现出潜力
研究人员开发了一种新颖的光子量子神经网络，该网络利用可训练的光学相位和干涉来学习物理信息偏微分方程（PDE）。该方法使用光子测量作为表示学习机制，在复杂区域的表现优于经典坐标和傅里叶特征网络，参数更少，性能提升高达一个数量级。该方法在科学机器学习方面显示出潜力，尤其是在残差导数放大相位失配的情况下。