基于神经网络的光子器件逆设计研究进展

Autor: 李世瑜, 陈树文, 姜斌, 张占田, 杨玉刚, 贺有臣, 朱华涛, 张倩, 余曼
Jazyk: čínština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Guangtongxin yanjiu, Vol , Pp 33-39 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1005-8788
DOI: 10.13756/j.gtxyj.2020.03.007
Popis: 光与纳米结构的相互作用一直是纳米光子学的重要研究内容之一,核心部件的纳米结构对光子器件的功能和性能具有决定性作用。纳米光子器件的设计存在两种思路:一是从物理原理出发的直观设计;二是根据所需光学响应探索最优结构的逆设计。近年来,逆设计在纳米器件中取得了一系列重要进展,尤其是最近将深度学习方法引入进来,开启了高性能纳米光子器件智能高效设计的新篇章。文章围绕纳米光子器件智能逆设计方法,分析归纳了这一新兴研究方向的产生背景、重要进展和典型应用,对智能逆设计面临的挑战及未来发展方向进行了展望。
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