Zobrazeno 1 - 10
of 55
pro vyhledávání: '"Fan, Qirui"'
We propose efficient modelling of optical fiber channel via NLSE-constrained physics-informed neural operator without reference solutions. This method can be easily scalable for distance, sequence length, launch power, and signal formats, and is impl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.08868
A physics-informed neural network (PINN) that combines deep learning with physics is studied to solve the nonlinear Schr\"odinger equation for learning nonlinear dynamics in fiber optics. We carry out a systematic investigation and comprehensive veri
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.00526
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gao, Jie, Zhou, Xian, Fan, Qirui, Lu, Dongxu, Huo, Jiahao, Yuan, Jinhui, Long, Keping, Yu, Changyuan, Lau, Alan Pak Tao, Lu, Chao
Publikováno v:
In Optics Communications 15 May 2020 463
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Machine Learning for Future Fiber-Optic Communication Systems 2022:1-42