Е. В. Седов, И. С. Чеховской, Я. Е. Прилепский
- Новосибирский государственный университет
- Aston Institute of Photonic Technologies, Aston University, Birmingham, UK
Аннотация: Предложена архитектура нейронной сети, позволяющей прогнозировать непрерывный нелинейный спектр оптических сигналов и выполнять обратное нелинейное преобразование Фурье (NFT) для модуляции сигнала. Среднее значение относительной ошибки предсказания непрерывного спектра нейронной сетью при вычислении прямого NFT составило 2.68 × 103, а среднее значение относительной ошибки предсказания сигнала для обратного преобразования – 1.62 × 104.
Ключевые слова: нелинейное уравнение Шрёдингера, метод обратной задачи рассеяния, задача Захарова–Шабата, нелинейное преобразование Фурье, нейронные сети, машинное обучение
Поступила в редакцию: 26.10.2021
Образец цитирования: Е. В. Седов, И. С. Чеховской, Я. Е. Прилепский, “Нейронная сеть для вычисления прямого и обратного нелинейного преобразования Фурье”, Квантовая электроника, 51:12 (2021), 1118–1121 [Quantum Electron., 51:12 (2021), 1118–1121]
Скачать (.pdf)