面向未见波长的宽带电磁场预测的深度替代求解器泛化
机器学习
2025-06-18 v3 新兴技术
光学
摘要
最近，基于在特定仿真条件下求解 Maxwell 方程所训练的电磁替代求解器，使得对计算密集型仿真的快速推断成为可能。然而，常规的电磁替代求解器通常仅考虑狭窄的频谱范围，在面对仿真条件的轻微变化时会失效。为此，我们定义谱一致性作为波长相关条件嵌入的空间频率结构与目标电磁场图案相匹配的属性。此外，我们提出两种互补组件：满足谱一致性的条件嵌入的细化波先验，以及保持谱一致性的波动信息元素级乘法编码 (Wave-Informed element-wise Multiplicative Encoding, WIME)。该框架使我们能够在宽带频谱上实现精确场预测，包括未训练的中间波长。我们的方法在未训练波长处的归一化均方误差较当前最电磁替代求解器降低最高 71%，相对于常规数值仿真实现 42 倍以上的加速。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.02971,
title = {Generalizing Deep Surrogate Solvers for Broadband Electromagnetic Field Prediction at Unseen Wavelengths},
author = {Joonhyuk Seo and Chanik Kang and Dongjin Seo and Haejun Chung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02971},
year = {2025}
}
备注
21 pages, 5 figures, 2 tables