モード結合理論と機械学習を用いた3次元光導波路デバイスの最適設計の効率化に関する研究

doi:info:doi/10.14923/transelej.2020STP0003

モード結合理論と機械学習を用いた3次元光導波路デバイスの最適設計の効率化に関する研究利用統計を見る

File / Name	License
TIEICEC_104_5_137
TIEICEC_104_5_137 (47.11MB) [ 27 downloads ]

アイテムタイプ	学術雑誌論文 / Journal Article.
言語	日本語
キーワード	ニューラルネットワーク, モード結合理論, 方向性結合型光デバイス, 進化的手法
著者	工藤滉司森本佳太井口亜希人 ( 研究者リゾルバーID: 1000000872996 ) 辻寧英 ( 研究者リゾルバーID: 1000070285518 )
著者（別表記）	IGUCHI Akito TSUJI Yasuhide
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク	井口亜希人（IGUCHI Akito）辻寧英（TSUJI Yasuhide）
抄録	近年，シミュレーション技術の発展により，計算機を用いた光導波路デバイスの自動最適設計が盛んに検討されている．しかしながら，3 次元光導波路デバイスでは，1回の解析の計算コストが高く，最適化過程では更に莫大な計算コストを要する．本研究では，機械学習を用いた光導波路デバイスの最適設計の効率化についての検討を行っている．機械学習に分類されるニューラルネットワークに伝搬解析において計算が必要なパラメータをあらかじめ学習させることで，デバイスの特性評価を効率化し，より効率的な最適設計を行うことができる．本論文では，方向性結合型光デバイスの3次元設計を考え，モード結合理論(CMT)を用いた解析を行う．CMT解析で伝搬ステップごとに計算が必要となる位相不整合量とモード結合係数をニューラルネットワークに学習させることで効率的なデバイス評価を可能にし，進化的手法を用いた効率的な光導波路デバイスの最適設計についての検討を行っている
雑誌名	電子情報通信学会論文誌C
巻	104
号	5
ページ	137 - 145
発行年	2021
出版者	電子情報通信学会
出版者版へのリンク	10.14923/transelej.2020STP0003
DOI	info:doi/10.14923/transelej.2020STP0003
日本十進分類法	549
ISSN	1881-0217
権利	© 2021 IEICE
著者版フラグ	publisher
フォーマット	application/pdf

室蘭工業大学の研究成果を検索・閲覧・ダウンロードできます

インデックスツリー

モード結合理論と機械学習を用いた3次元光導波路デバイスの最適設計の効率化に関する研究利用統計を見る

室蘭工業大学学術資源アーカイブの利用上の注意

お問い合わせ先

室蘭工業大学の研究成果を検索・閲覧・ダウンロードできます

インデックスツリー

モード結合理論と機械学習を用いた3次元光導波路デバイスの最適設計の効率化に関する研究 利用統計を見る

室蘭工業大学学術資源アーカイブの利用上の注意

お問い合わせ先

モード結合理論と機械学習を用いた3次元光導波路デバイスの最適設計の効率化に関する研究利用統計を見る