THz-PINNs: 基于物理信息神经网络的太赫兹光谱时域正向建模
光学
2025-10-07 v2
摘要
太赫兹时域光谱(THz-TDS)是提取光学与电学参数,以及探测材料内部结构和表面形貌的强大工具。然而,传统的仿真技术,如有限元法(FEM)和时域有限差分法(FDTD),在精确建模太赫兹波传播时面临挑战。这些困难源于 THz-TDS 宽广的工作带宽(~0.1-10 THz),其要求极高的时间分辨率以捕捉脉冲动力学,以及精细的空间分辨率以分辨微结构和界面效应。为了解决这些局限性,我们首次将物理信息神经网络(PINNs)引入 THz-TDS 建模。通过对时域正向问题的全面分析,我们证明了 PINNs 作为推进太赫兹波仿真与分析的强大框架的可行性与潜力。
引用
@article{arxiv.2509.07161,
title = {THz-PINNs: Time-Domain Forward Modeling of Terahertz Spectroscopy with Physics-Informed Neural Networks},
author = {Pengfei Zhu and Xavier Maldague},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.07161},
year = {2025}
}