Experimental Demonstration of an Optical Neural PDE Solver via On-Chip PINN Training

Zhao, Yequan; Xiao, Xian; Descos, Antoine; Yuan, Yuan; Yu, Xinling; Kurczveil, Geza; Fiorentino, Marco; Zhang, Zheng; Beausoleil, Raymond G.

计算机科学 > 机器学习

arXiv:2501.00742 (cs)

[提交于 2025年1月1日 ]

标题：基于片上PINN训练的光学神经微分方程求解器实验演示

标题： Experimental Demonstration of an Optical Neural PDE Solver via On-Chip PINN Training

Authors:Yequan Zhao, Xian Xiao, Antoine Descos, Yuan Yuan, Xinling Yu, Geza Kurczveil, Marco Fiorentino, Zheng Zhang, Raymond G. Beausoleil

摘要：偏微分方程（PDE）是科学和工程中的重要数学工具。本文通过利用物理信息神经网络的无反向传播芯片上训练，实验性地展示了光学神经 PDE 求解器。

摘要： Partial differential equation (PDE) is an important math tool in science and engineering. This paper experimentally demonstrates an optical neural PDE solver by leveraging the back-propagation-free on-photonic-chip training of physics-informed neural networks.

主题：	机器学习 (cs.LG) ; 硬件架构 (cs.AR); 光学 (physics.optics)
引用方式：	arXiv:2501.00742 [cs.LG]
	(或者 arXiv:2501.00742v1 [cs.LG] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.00742

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来自： Yequan Zhao [查看电子邮件]
[v1] 星期三， 2025 年 1 月 1 日 06:14:00 UTC (2,925 KB)

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