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Enregistrement W2042317202 · doi:10.1117/12.2024860

A new approach for the verification of optical systems

2013· article· en· W2042317202 sur OpenAlexaff
Umair Siddique, Vincent Aravantinos, Sofiène Tahar

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomated theorem provingComputer scienceMathematical proofHOLSoftwareComputationTheoretical computer scienceAlgorithmProgramming languageMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical systems are increasingly used in microsystems, telecommunication, aerospace and laser industry. Due to the complexity and sensitivity of optical systems, their verification poses many challenges to engineers. Tra­ditionally, the analysis of such systems has been carried out by paper-and-pencil based proofs and numerical computations. However, these techniques cannot provide perfectly accurate results due to the risk of human error and inherent approximations of numerical algorithms. In order to overcome these limitations, we propose to use theorem proving (i.e., a computer-based technique that allows to express mathematical expressions and reason about them by taking into account all the details of mathematical reasoning) as an alternative to computational and numerical approaches to improve optical system analysis in a comprehensive framework. In particular, this paper provides a higher-order logic (a language used to express mathematical theories) formalization of ray optics in the HOL Light theorem prover. Based on the multivariate analysis library of HOL Light, we formalize the notion of light ray and optical system (by defining medium interfaces, mirrors, lenses, etc.), i.e., we express these notions mathematically in the software. This allows us to derive general theorems about the behavior of light in such optical systems. In order to demonstrate the practical effectiveness, we present the stability analysis of a Fabry-Perot resonator.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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