Deep-Learning-for-Metasurface-Optimization:使用TensorFlowKeras进行元表面参数优化的深度学习

深度学习用于元表面优化 使用深度学习以张量流/角点和约5600 Lumerical模拟作为训练数据来优化单元素超表面参数。 在垂直入射光下进行的模拟。 定义超表面的特征是1.长度（L）2.宽度（W）3.高度（H）4.x方向周期性（Ux）5. y方向周期性（Uy）。 输出是周围和整个可见光的相位光谱，增量为5 nm（450 nm-800 nm）。 对于PowerPoint，有动画，所以我建议在幻灯片放映模式下观看。 此仓库中发布的所有内容均已获得许可 我将在介绍这项工作。 背景 超表面用于多种应用以各种方式操纵光。 设计这些纳米结构的当前最先进的方法是相当中世纪的，并且依赖于蛮力策略。 也就是说，给定所需的输出，超颖表面参数的哪些组合可以为我们提供最接近所寻找值的值？ 为了回答这个问题，研究人员依靠仿真软件并执行了数千次参数扫描，希望他们找到最佳的组合。 在时间和计算能力方面，仿真的成本