基于机器学习的湍流介质中结构光传播的分类与生成方法
光学
2026-04-17 v1 机器学习
最优化与控制
计算物理
摘要
本文发展了机器学习方法，用于分类在湍流大气中传播的结构光波束所产生的随机斑点扰动。光束传播通过数值仿真随机准平面方程实现。我们设计了针对此特定应用的卷积神经网络，并用于带有独热编码的分类模型。为解决可能数据有限的挑战，我们开发了基于预测的生成式扩散模型，在分类器训练期间提供额外数据。我们表明，在学习阶段使用Bregman距离最小化可提高高频模式生成质量。
引用
@article{arxiv.2604.14208,
title = {ML-based approach to classification and generation of structured light propagation in turbulent media},
author = {Aokun Wang and Anjali Nair and Zhongjian Wang and Guillaume Bal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14208},
year = {2026}
}