基于 T 矩阵数据训练的神经网络光阱快速计算：针对微纳塑料
光学
2025-02-25 v1
摘要
我们采用神经网络提高介质粒子光力计算的速度和灵活性。该网络首先在通过基于过渡矩阵法获得的有限数据集上进行训练，然后用于探索更广泛的粒子尺寸、折射率和激发波长。这种计算方法非常通用和灵活。本文聚焦于微塑料和纳米塑料的应用，这些塑料在过去十年中因其在环境中的广泛存在以及对人类健康和生态系统的潜在影响而引起广泛关注。
引用
@article{arxiv.2502.15942,
title = {Faster calculations of optical trapping using neural networks trained by T-matrix data: an application to micro and nanoplastics},
author = {Shadi Rezaei and David Bronte Ciriza and Abdollah Hassanzadeh and Fardin Kheirandish and Pietro G. Gucciardi and Onofrio M. Marago and Rosalba Saija and Maria Antonia Iati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15942},
year = {2025}
}
备注
25 pages, 5 figures