Deep Convolutional Neural Networks to Predict Mutual Coupling Effects in Metasurfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metasurfaces have provided a novel and promising platform for realizing compact and high‐performance optical devices. The conventional metasurface design approach assumes periodic boundary conditions for each element, which is inaccurate in most cases since near‐field coupling effects between elements will change when the element is surrounded by nonidentical structures. In this paper, a deep learning approach is proposed to predict the actual electromagnetic (EM) responses of each target meta‐atom placed in a large array with near‐field coupling effects taken into account. The predicting neural network takes the physical specifications of the target meta‐atom and its neighbors as input, and calculates its actual phase and amplitude in milliseconds. This approach can be used to optimize metasurfaces’ efficiencies when combined with optimization algorithms. To demonstrate the efficacy of this methodology, large improvements in efficiency for a beam deflector and a metalens over the conventional design approach are obtained. Moreover, it is shown that the correlations between a metasurface's performance and its design errors caused by mutual coupling are not bound to certain specifications (materials, shapes, etc.). As such, it is envisioned that this approach can be readily applied to explore the mutual coupling effects and improve the performance of various metasurface designs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle