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杨，杨;张晓虎;刘开封;张海默;石、临潼;宋世超;唐东良;郭永才

深度学习辅助的复杂振幅亚曲面设计。 （英语） Zbl 07770734号

安·物理。，柏林 534，第9号，文章ID 2200188，6页（2022）.
摘要：超曲面可以对电磁波进行强大的操纵，因此实现了许多奇异的功能。然而，由于亚表面调制复振幅（振幅和相位）的复杂性，由于需要丰富的专业知识，复振幅亚表面的设计给研究人员设定了很高的门槛。本文提出了一种利用前向代理网络辅助复振幅亚曲面设计的深度学习方案。该模型构造简单，训练容易收敛。因此，利用所提出的网络，使用十字形超原子设计了两个复振幅复用器件，可以同时在器件表面显示纳米打印图像和在远场显示1/2全息图像。结果表明，一旦完成网络训练，所证明的方案可以方便有效地设计复振幅亚表面器件，单层光滑结构在制作中具有优势。该方法有望实现更复杂幅度的元器件、多极化和多波长复用元器件的设计。
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MSC公司：

81至XX 量子理论

关键词：

复数振幅;深度学习;全息照相术;亚表面;纳米印刷
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\textit{Y.Yang}等人，《Ann.Phys.》。，柏林534，第9号，文章ID 2200188，第6页（2022；Zbl 07770734）
全文： 内政部

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