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J-GLOBAL ID：202002231793485447   整理番号：20A2238413

機械学習を用いて設計したL3ナノ共振器の作製・評価

Fabrication and Characterization of L3 Nanocavities Designed Based on Machine Learning

著者 (3件)： 柴田武志 (京大 大学院) ,  浅野卓 (京大 大学院) ,  野田進 (京大 大学院)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 67th  ページ： ROMBUNNO.14a-B415-3  発行年： 2020年02月28日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： [序]我々は2次元フォトニック結晶を用いた共振器の高Q値化に、理論と実験の両面から取り組んできた。特にマルチヘテロ共振器に関して、10億を超える理論Q値と1100万を超える実験Q値を実現している1)。一方、L3共振器は空気孔を3個埋めた共振...【本文一部表示】

シソーラス用語： *共振器 ,  屈折率 ,  光子 ,  格子定数 ,  最適化 ,  ケイ素 ,  可視化 ,  Q値 ,  自由度 ,  *機械学習 ,  *微小共振器
準シソーラス用語： 単一光子 ,  フットプリント ,  時間相関 ,  設計手法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： レーザ一般  (BD04030T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  設計 ,  ナノ共振器 ,  作製 ,  評価