Accurate and efficient sensitivity extraction of complex structures using FDTD
Notice bibliographique
Résumé
We discuss a novel FDTD-based technique for estimating accurate sensitivities of the desired response. Our technique utilizes the central adjoint variable method (CAVM) for estimating the response sensitivities. This approach features accuracy comparable to that of the central finite difference (CFD) approximation at the response level. Using only two simulations, of the original and the adjoint photonic structures, the sensitivities with respect to all the designable parameters are obtained regardless of their number. Our approach uses the same update equations of the conventional FDTD for the adjoint problem, which simplifies the implementation. A self-adjoint approach based on CAVM (SA-CAVM) is also proposed to extract the sensitivities of the power reflectivity. Using this self-adjoint approach, only the original simulations are needed to evaluate the objective function and its sensitivities as well. Our approach can also supply wideband sensitivities. The additional cost in this case is mainly that of performing the discrete Fourier transform (DFT) which is negligible compared to the FDTD simulation cost. Our SA-CAVM approach is also utilized to minimize the power reflectivity of deeply etched waveguide terminators, and double layer antireflection coatings on laser diode (LD) facets which can be used as an optical amplifier. The accuracy of our approaches is illustrated by comparing the results with the second order accurate CFD. Our results show a very good agreement between the CAVM-based sensitivities and those obtained using the expensive central finite difference approximation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».