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高效数据驱动深度学习优化的光子结构：纳米鳍片和环形凹槽相位掩模应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究利用元表面技术对薄膜光学进行灵活操控，提出了适用于天文高对比度成像的两种旋涡相位面具。通过计算智能技术进行优化，引入数据高效的进化优化设置，利用深度神经网络作为替代模型，通过粒子群进化优化方案操作光子器件的几何参数。该方法有效地减少了传统优化技术所需的模拟次数。
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关键要点
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本研究利用元表面技术灵活操控薄膜光学特性。
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提出了两种适用于天文高对比度成像的旋涡相位面具。
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采用计算智能技术对几何特征进行优化。
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引入数据高效的进化优化设置以解决传统方法的不足。
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使用深度神经网络作为替代模型，提高优化精度和效率。
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通过粒子群进化优化方案操作光子器件的几何参数。
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该方法有效减少了传统优化技术所需的模拟次数，降低了75%。
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