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光子纳米结构的知识发现与智能反向设计中的流形学习:突破几何复杂性

Manifold Learning for Knowledge Discovery and Intelligent Inverse Design of Photonic Nanostructures: Breaking the Geometric Complexity

School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology(电子与计算机工程学院,佐治亚理工学院)

Mohammadreza Zandehshahvar, Yashar Kiarashi, Muliang Zhu, Hossein Maleki, Tyler Brown, Ali Adibi

AI总结:

本文提出基于流形学习的光子纳米结构知识发现与智能反向设计方法,通过研究不同设计复杂度的纳米结构响应子流形,在潜在空间中获取设备操作物理机制的洞察,指导更智能的设计。

摘要:

本文提出了一种基于流形学习的新方法,用于光子纳米结构的知识发现和反向设计,具有最小的复杂性。我们的方法基于研究不同设计复杂度的纳米结构响应的子流形,在潜在空间中获得关于设备操作物理的有价值的见解,以指导更智能的设计。与当前光子纳米结构反向设计方法不同,这些方法通常局限于预选且通常过于复杂的结构,我们展示我们的方法允许从初始设计向最简单的结构进化,同时解决反向问题。

英文摘要:

Here, we present a new approach based on manifold learning for knowledge discovery and inverse design with minimal complexity in photonic nanostructures. Our approach builds on studying sub-manifolds of responses of a class of nanostructures with different design complexities in the latent space to obtain valuable insight about the physics of device operation to guide a more intelligent design. In contrast to the current methods for inverse design of photonic nanostructures, which are limited to pre-selected and usually over-complex structures, we show that our method allows evolution from an initial design towards the simplest structure while solving the inverse problem.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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