利用机器学习设计光子晶体全光逻辑门

陈建伟 CHEN Jianwei、郝然 HAO Ran、占春连 ZHAN Chunlian、金尚忠 JIN Shangzhong、张鹏举 ZHANG Pengju、庄新港 ZHUANG Xingang、费丰 FEI Feng

2023ACTA PHOTONICA SINICAPhysics and Astronomy被引 2

摘要

为了加速光子晶体性能分析和全光逻辑门的设计，提出了利用神经网络设计基于带隙传输的光子晶体全光逻辑门。使用逆向神经网络，根据需要的群折射率、光子带隙和工作频率等光学性质，成功逆向预测光子晶体逻辑门的结构参数。仿真结果表明：该逻辑门能在时域实现AND和NOT运算；对比输入和运算输出的脉冲宽度，AND运算脉宽仅变化3.6%，实现稳定的包络和精确的“数字”逻辑运算。

引用本文（GB/T 7714）

陈建伟 CHEN Jianwei, 郝然 HAO Ran, 占春连 ZHAN Chunlian, 等. 利用机器学习设计光子晶体全光逻辑门[J]. ACTA PHOTONICA SINICA, 2023.

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DOI：https://doi.org/10.3788/gzxb20235209.0923003

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