.png){kind=icon}
返回
Statistical analysis and inverse design of programmable photonic integrated circuits using a Python-interfaced simulation framework
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1364/optcon.588100.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
随着光子集成电路（PICs）向高密度可编程架构扩展，系统级性能日益受到组件级损耗和大面积干涉仪网格中制造变异性的累积影响。因此，将验证过的组件模型与电路级统计行为连接的高效仿真工作流程至关重要。本文提出一个Python集成的自动化框架，用于Ansys Lumerical INTERCONNECT，可编程生成和分析任意大小的Clements网格。通过蒙特卡罗仿真，我们量化了插入损耗和耦合比变化对传输的影响，并提取出依赖于网格尺寸和每组件损耗的系统损耗经验缩放定律。我们还观察到，在标称50:50耦合器设置下，光功率在中心输出端口表现出鲁棒的集中，这与网格中的离散衍射和随机行走传输一致。最后，将仿真器视为黑箱正向模型，我们展示了使用协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）进行逆向配置，优化8×8和12×12网格以匹配任意目标输出功率分布，均方误差约为1%。该框架实现了下一代可编程光子学的大规模容差分析和自动化配置。(c) 2026 Optica Publishing Group under the terms of the Optica Open Access Publishing Agreement
期刊
O
IF:
1.4
论文数:
182
被引数:
0
机构
引用论文
分享收藏分享收藏All-optical spiking neurosynaptic networks with self-learning capabilities具有自学习能力的全光尖峰神经突触网络.png)
Nature
OAAI
NatureIF0
OAAI分享收藏Broadband Nonvolatile Electrically Controlled Programmable Units in Silicon Photonics硅光子学中的宽带非易失性电控可编程单元ACS PHOTONICS
OAAI
ACS PHOTONICSIF6.7
OAAI分享收藏Empowering high-dimensional optical fiber communications with integrated photonic processorsNATURE COMMUNICATIONSOAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏Determining the optimal communication channels of arbitrary optical systems using integrated photonic processorsNATURE PHOTONICSOAAI
NATURE PHOTONICSIF32.9
OAAI分享收藏Non-volatile electrically programmable integrated photonics with a 5-bit operation具有5位操作的非易失性电可编程集成光子学NATURE COMMUNICATIONSOAAI
NATURE COMMUNICATIONSIF15.7
OAAI分享收藏
查看更多内容