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

Эта публикация цитируется в 5 статьях

Подборка докладов, представленных на 8-й Всероссийской конференции по волоконной оптике (5-8 октября 2021 г., Пермь) (редактор-составитель С.Л.Семёнов)

Нейронная сеть для вычисления прямого и обратного нелинейного преобразования Фурье

Е. В. Седов^a, И. С. Чеховской^a, Я. Е. Прилепский^b

^a Новосибирский государственный университет
^b 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