Optical wavelength meter with machine learning enhanced precision
Notice bibliographique
Résumé
A photonic implementation of a wavelength meter typically applies an interferometer to measure the frequency-dependent phase shift provided by an optical delay line. This work shows that the information to be retrieved is encoded by a vector restricted to a circular cone within a 3D Cartesian object space. The measured data belong to the image of the object space under a linear orthogonal map. Component impairments result in broken orthogonal symmetry, but the mapping remains linear. The circular cone is retained as the object space, which suggests that the conventional conic section fitting for the wavelength meter application is a premature reduction of the object space from R 3 to R 2 . The inverse map, constructed by a learning algorithm, compensates impairments such as source intensity fluctuation and errors in delay time, coupler transmission, and photoreceiver sensitivity while being robust to noise. The simple algorithm does not require initial estimates for all parameters except for a broad bracket of the delay; further, weak nonlinearity introduced by uncertain delay can be corrected by a robust golden search algorithm. The phase-retrieval process is invariant to source power and its fluctuation. Simulations demonstrate that, to the extent that the ten parameters of the interferometer model capture all significant impairments, a precision limited only by the level of random noise is attainable. Applied to measured data collected from a fabricated Si 3 N 4 wavelength meter, greater than an order of magnitude improvement in precision compared with the conventional method is achieved.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».