研究目的
利用深度学习技术研究二维光子晶体纳米腔中Q因子的优化。
研究成果
该研究成功展示了一种利用深度学习优化二维光子晶体纳米腔的新方法，实现了前所未有的高Q因子。该方法有效利用了纳米腔结构中的高度自由度，超越了以往仅基于直接计算的优化方法。
研究不足
该方法在制备学习数据集的参数空间内效果良好。若对结构进行重大修改，可能需要额外的数据集，从而增加优化所需的样本腔数量。
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基于深度学习的Photonic Crystal纳米腔优化
DOI：10.1364/OE.26.032704
期刊：Optics Express
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出并验证了一种基于深度学习优化二维光子晶体（2D-PC）纳米腔品质因数（Q值）的方法。我们通过随机偏移基础纳米腔中多个空气孔的位置，制备了包含1000个纳米腔的数据集，并采用第一性原理方法计算其Q值。利用该数据集训练了一个含卷积层的四层神经网络，以识别空气孔位移与Q值之间的关系。训练后，该神经网络能根据空气孔位移估算Q值，标准偏差误差为13%。关键的是，训练后的神经网络可通过反向传播极快速地估算Q值相对于空气孔位移的梯度。借助高维参数空间中梯度的超快评估能力，通过约10^6次迭代优化50个孔的位置，成功获得了Q值高达1.58×10^9的纳米腔结构。所得Q值较基础腔体提高一个数量级以上，且是迄今报道的相似模体积腔体最高Q值的两倍多。该方法能在远超传统纯直接计算优化方法可行范围的参数空间内优化2D-PC结构。我们认为该方法对改善其他光学特性同样有效。
作者：
TAKASHI ASANO，SUSUMU NODA
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