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随机介电图案训练实现纳米光子场免重训预测

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AI 综述

Jiwoo Kim 等作者发表研究，提出用随机介电图案训练电磁代理模型，无需重训即可直接预测多种二维纳米光子结构的复杂电磁场。训练集包含 5,001 个随机自由形状图案与相对介电常数 2.1 至 16.0 的 140 种取值，共 700,140 种组合；在 35,441 个几何-介电样本上，膨胀残差网络的平均相对场误差为 1.4%–7.6%。对 6,950 个逆向设计超透镜样本，表现最优的三种架构预测透射功率的中位相对误差为 0.7%–0.9%。

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最新进展10月21日 12:00

随机介电图案训练实现纳米光子结构电磁场免重训预测

报道时间线

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10月21日

12:00
arXiv 物理
随机介电图案训练实现纳米光子结构电磁场免重训预测
一种在随机介电图案上训练的电磁代理求解器，可直接预测未见几何与材料排布的复杂电磁场而无需重训。训练集含 5,001 个随机自由形状图案与 140 个相对介电常数（2.1 至 16.0）的 700,140 种组合，在 35,441 个几何-介电样本上，膨胀残差网络平均相对场误差为 1.4%-7.6%。对 6,950 个逆向设计超透镜样本，最优三种架构预测透射功率的中位相对误差为 0.7%-0.9%。

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