Ученые применили метод Tensor Train для проектирования сложных оптических структур

Ученые из Национального исследовательского университета ИТМО (Санкт-Петербург) продемонстрировали, что математический инструмент Tensor Train может значительно упростить процесс проектирования метаповерхностей и других сложных периодических оптических структур. Результаты их исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), были опубликованы в журнале Computer Physics Communications.

Метод Tensor Train, разработанный российским математиком Иваном Оселедцем 15 лет назад, позволяет упрощать работу с матрицами, содержащими огромное количество элементов. Этот подход не использовался ранее в области моделирования оптических устройств, однако теперь он делает возможным более эффективное и быстрое решение задач, связанных с электромагнитными характеристиками периодических структур, таких как дифракционные решётки и метаповерхности.

Периодические структуры играют ключевую роль во многих современных оптических приборах, позволяя управлять светом благодаря регулярному расположению микроэлементов. Для проектирования таких систем необходимо применять сложные методы моделирования, которые долгое время оставались доступны только для мощных вычислительных систем. Теперь же, как показывают исследователи, можно эффективно использовать инструменты со значительно меньшей вычислительной сложностью.

Использование метода Tensor Train открывает новые горизонты в проектировании высокоэффективных оптических вычислителей и нейронных сетей, что имеет большое значение для развития отечественных технологий. Руководитель проекта, Алексей Щербаков, выразил надежду на дальнейшее сотрудничество с российскими производителями программного обеспечения для внедрения этих передовых методов в практическую деятельность.

]]>