深度学习策略下光纤中超短脉冲非线性传输过程表征及控制研究进展

作     者：隋皓 朱宏娜 贾焕玉 欧洺余 李祺 罗斌 邹喜华 Sui Hao;Zhu Hongna;Jia Huanyu;Ou Mingyu;Li Qi;Luo Bin;Zou Xihua

作者机构：西南交通大学物理科学与技术学院成都四川610031 西南交通大学信息科学与技术学院成都四川610031 

出 版 物：《中国激光》 (Chinese Journal of Lasers)

年 卷 期：2023年第50卷第11期

页      面：162-170页

核心收录：

学科分类：070207[理学-光学] 07[理学] 08[工学] 0803[工学-光学工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFB1803500) 四川省科技计划项目(2020YJ0016) 

主　　题：光纤光学 超短激光脉冲传输 非线性薛定谔方程 光纤非线性效应 深度学习 

摘      要：常规数值求解方法在表征光纤中超短脉冲的非线性传输过程时存在计算量大、效率低等局限。随着人工智能的快速发展,深度学习技术展现出了强大的计算能力、广泛的适用范围、良好的硬件移植性,在光纤中超短脉冲非线性传输过程表征和控制研究中具有巨大潜力。本文概述了深度学习技术及其在预测光纤中超短脉冲传输、超短脉冲重构及参数估计方面的研究进展,同时展望了深度学习与光纤中超短脉冲非线性传输这一新兴交叉技术的发展方向和挑战。