机器学习赋能的矢量光磁化取向
光学
2022-01-19 v8
摘要
光致磁化的操控已成为一个基础热点课题，在原子俘获、共聚焦与磁共振显微术以及数据存储方面具有潜在高影响。磁化取向的控制主要依赖于在紧聚焦条件下由入射光的振幅、相位与偏振调制构成的直推方法，致使任意期望三维（3D）磁化取向的实现复杂、不灵活且低效。此处，我们提出一种称为机器学习逆向设计的简便途径，以实现预期的矢量光磁化取向。该途径在时间上高效且准确地为任意预设 3D 磁化取向生成所需入射光束。需强调，机器学习方法不仅应用于磁化取向，也广泛用于磁化结构的控制。
引用
@article{arxiv.2103.13592,
title = {Machine-learning-enabled vectorial opto-magnetization orientation},
author = {Weichao Yan and Zhongquan Nie and Xunwen Zeng and Guohong Dai and Yun Shen and Xiaohua Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.13592},
year = {2022}
}