多模态光纤中非线性脉冲演化的实时代理建模
光学
2025-05-20 v1
摘要
在多模态光纤中对非线性脉冲传播进行建模具有挑战性，因为涉及大量相互作用模式及其时空复杂性。传统优化方法往往难以求解，而基于学习的方法（如循环神经网络）则因计算成本高和推断时间长而受限。我们提出一种 U-Net 架构作为建模多模态光纤中非线性脉冲传播的快速、精准的代理模型。该方法克服了传统方法的不可穷尽性，同时具备低计算开销。模型在由光束传播方法生成的数据上进行训练，实现了与仿真结果约88%的平均结构相似性指数。该模型能够对未训练的传播距离进行推理，表明卷积神经网络架构可作为模拟多模态光纤中复杂时空动力学的高效工具，为如模式分解等应用提供了潜在可能。
引用
@article{arxiv.2505.12517,
title = {Real-time surrogate modeling of nonlinear pulse evolution in multimode fibers},
author = {Bora Çarpınlıoğlu and Bahadır Utku Kesgin and Uğur Teğin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12517},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 4 figures