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J-GLOBAL ID：202002273972629247   整理番号：20A0748852

神経回路網アプローチにより達成した光学渦モードの広帯域幅と高効率認識【JST・京大機械翻訳】

Broad Bandwidth and Highly Efficient Recognition of Optical Vortex Modes Achieved by the Neural-Network Approach

著者 (10件)： Mao Zhixiang (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Yu Haiyu (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Xia Meng (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Pan Shengzhe (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Wu Di (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Yin Yaling (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Xia Yong (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China) ,  Xia Yong (Collaborative Innovation Center of Extreme Optics, Shanxi University, Taiyuan, Shanxi 030006, China) ,  Xia Yong (NYU-ECNU Institute of Physics at NYU Shanghai, Shanghai 200062, China) ,  Yin Jianping (State Key Laboratory of Precision Spectroscopy, School of Physics and Materials Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China)
資料名： Physical Review Applied  (Physical Review Applied)
巻： 13  号： 3  ページ： 034063  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3691A  ISSN： 2331-7019  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 花弁干渉パターンに基づく光の軌道角運動量(OAM)の高精度認識を,改良Alexnet構造による畳込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを用いて実証した。光のOAMを認識するために,より制御可能な自由度を提供するために,OAMを運ぶ一種のハイブリッドビームを利用した。訓練サンプル分解能(または精度に関連する数)とモデルの訓練時間の関係を提示した。認識精度は,OAMの量子数l,一つの変調周期におけるハイブリッド位相上のspire位相の角度比n,および伝搬距離zと密接に関係している。著者らの研究は,lが1から10までの範囲で,nが0.02から0.99まで変化するとき,OAMの認識精度率がほぼ100%であることを示した。OAMモードで認識されたnの最小間隔は0.01に減少し,OAMモードの発生と検出の超高帯域幅を示した。このような結果は,次世代のCNNベースOAM光通信応用に対する大きな可能性を示唆した。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 量子数 ,  通信応用 ,  位相 ,  *神経回路網 ,  *広帯域 ,  自由度
準シソーラス用語： 伝搬距離 ,  認識精度 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  高精度 ,  軌道角運動量 ,  干渉パターン ,  *高効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 神経回路網 ,  光学渦 ,  帯域幅 ,  高効率