基于神经网络的全参数控制非耗散Meta-optics设计
光学
2024-07-02 v1 应用物理
摘要
灵活的光场控制跨越多个参数是多功能化和微型化光学器件的基石。亚波长散射体构成的亚表面结构提供了实现精确操控的强大平台。然而，亚表面结构参数之间固有的相互约束，使得传统方法难以实现跨多个波长的全参数控制。本文提出了一个通用的端到端逆向设计框架，直接优化基于目标功能的亚表面结构的几何参数布局，以实现跨多个波长的全参数控制。该框架采用一种集成了基于神经网络的非耗散全参数琴斯矩阵和傅里叶传播的可微分前向模拟器，以便进行梯度-based优化。我们展示了其在双极化通道彩色全息术中的优越性（质量更高）以及三极化三维彩色全息术中的高复用容量。为突出其通用性，我们进一步展示了具有六种任意极化和三个波长的偏振光谱多信息处理。这种灵活的、可微分的、系统级的设计框架正准备在集成的多信息显示、成像和通信领域，以及多模态感知应用中推动亚表面结构的发展。
引用
@article{arxiv.2407.00559,
title = {Neural Network-Assisted End-to-End Design for Dispersive Full-Parameter Control of Meta-Optics},
author = {Hanbin Chi and Yueqiang Hu and Xiangnian Ou and Yuting Jiang and Dian Yu and Shaozhen Lou and Quan Wang and Qiong Xie and Cheng-Wei Qiu and Huigao Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.00559},
year = {2024}
}