更值得期待。光計(jì)算使用光子代替電子進(jìn)行計(jì)算，這一過(guò)程可以克服電子學(xué)的固有局限性，將能源效率、處理速度和計(jì)算吞吐量提高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。這種非凡的特性已被用于構(gòu)建專(zhuān)用光學(xué)處理器，用于解決基本的數(shù)學(xué)和信號(hào)處理問(wèn)題，其性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出現(xiàn)有電子處理器的性能。特別是，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 是非常有前途的光學(xué)計(jì)算模型之一，其中神經(jīng)元功能及其密集的互連性可以通過(guò)光電設(shè)備和光傳播的性質(zhì)有效地實(shí)現(xiàn)。zui近在光學(xué)加速神經(jīng)信息處理方面取得了重大進(jìn)展，能夠完成一些高ji AI任務(wù)。當(dāng)前不足：（1）現(xiàn)有的光學(xué)AI加速器只能支持為特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或任務(wù)定制的單一功能，無(wú)法適應(yīng)不同任務(wù)的不同AI算法。（2）當(dāng)前光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型 ...

前不足：盡管光計(jì)算具有巨大的潛力并且經(jīng)過(guò)大約半個(gè)世紀(jì)的集中研究，但通用光計(jì)算尚未成熟為實(shí)用技術(shù)。文章出發(fā)點(diǎn)：推理任務(wù)(尤其是視覺(jué)計(jì)算應(yīng)用)非常適合用全光或混合光電子系統(tǒng)來(lái)執(zhí)行。例如，線性光學(xué)元件可以“免費(fèi)”計(jì)算卷積、傅立葉變換、隨機(jī)投影和許多其它運(yùn)算，即，這些是光與物質(zhì)相互作用或光傳播的自然結(jié)果。這些運(yùn)算是驅(qū)動(dòng)大多數(shù)現(xiàn)代視覺(jué)計(jì)算算法的 DNN 架構(gòu)的基本構(gòu)造模塊?；诖耍绹?guó)斯坦福大學(xué)的Gordon Wetzstein和美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的Aydogan Ozcan等人撰寫(xiě)綜述文章，回顧了人工智能應(yīng)用光學(xué)計(jì)算的新工作，并討論了它的前景和挑戰(zhàn)。工作回顧：(1) 用于人工智能的光子電路?，F(xiàn)代D ...

后出現(xiàn)的數(shù)字光計(jì)算將非線性光開(kāi)關(guān)與取代電線的線性光互連(optical interconnections)相結(jié)合，并在1980年代得到了熱烈追捧。光互連在功耗方面具有優(yōu)勢(shì)；然而，在全光實(shí)現(xiàn)中，與電子開(kāi)關(guān)相比，光開(kāi)關(guān)的功率低下和大尺寸抵消了這一優(yōu)勢(shì)。因此，全光數(shù)字計(jì)算機(jī)還沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力。光學(xué)還被用于不基于布爾邏輯(Boolean logic)的非線性計(jì)算的實(shí)現(xiàn)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)實(shí)現(xiàn)。原則上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的密集連接性及其對(duì)噪聲和設(shè)備缺陷的相對(duì)魯棒性使它們成為光學(xué)計(jì)算的一個(gè)有前途的領(lǐng)域。當(dāng)前不足：近年來(lái)，人們對(duì)光學(xué)實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興趣日益濃厚，部分原因是需要管理的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)現(xiàn)有數(shù)字電子計(jì)算機(jī)的能力要求 ...

選擇。其中，光計(jì)算尤其令人感興趣，因?yàn)樗勘忍厮璧哪芰恳约把訒r(shí)都更少。2017 年，麻省理工學(xué)院的一組研究人員通過(guò)級(jí)聯(lián)多個(gè)Mach-Zehnder干涉儀(MZI)在硅芯片上展示了一個(gè)突破性的、完全集成的光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(optical neural network,ONN)。通過(guò)計(jì)算每個(gè)MZI的相應(yīng)相位，可以將任意矩陣有效地映射到該ONN硬件上。對(duì)于此類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，所需的非線性可以通過(guò)利用強(qiáng)度調(diào)制器、相機(jī)的飽和效應(yīng)、光電二極管的二次非線性、半導(dǎo)體放大器的飽和、可飽和吸收器等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。從那時(shí)起，人們提出了許多方案來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化這些陣列的實(shí)現(xiàn)及其片上訓(xùn)練過(guò)程。雖然 ONN 在學(xué)術(shù)和工業(yè)界中都受到了相當(dāng) ...

很適合使用全光計(jì)算實(shí)現(xiàn)。(1) 它們嚴(yán)重依賴(lài)于固定的矩陣乘法。線性變換(和某些非線性變換)可以以光速執(zhí)行，并在光子網(wǎng)絡(luò)中以超過(guò)100GHz的速率進(jìn)行檢測(cè)，并且在某些情況下，功耗低。例如，普通鏡頭進(jìn)行傅立葉變換時(shí)無(wú)需任何功耗，某些矩陣運(yùn)算也可以在不耗費(fèi)功耗的情況下以光學(xué)方式進(jìn)行。(2)它們對(duì)非線性的要求較弱。事實(shí)上，許多固有的光學(xué)非線性可以直接用于在ONN中實(shí)現(xiàn)非線性操作。(3) 一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練，其將在沒(méi)有額外能量輸入的情況下對(duì)光信號(hào)進(jìn)行計(jì)算。這些功能可以使ONN比電子同類(lèi)產(chǎn)品更節(jié)能、速度更快。然而，迄今為止，由于需要相位穩(wěn)定性和大量神經(jīng)元，使用大塊光學(xué)元件(如光纖和透鏡)實(shí)現(xiàn)此類(lèi)轉(zhuǎn)換一直是 ...

色差的二種色光計(jì)算主光線的光路,然后求出它們與高斯像面的交點(diǎn)高度 y'F和y'C,再按上述公式求得。物鏡的倍率色差很小或幾近為零。這是因?yàn)槲镧R的位置色差已經(jīng)校正，倍率色差也 隨之校正之故。另外,倍率色差顯然與光闌位置有關(guān)，因光闌與物鏡重合，倍率色差也不會(huì)產(chǎn)生。例如，單個(gè)薄透鏡不可能校正位置色差，當(dāng)光闌與之重合時(shí)倍率色差為零;而當(dāng)光闌位置移動(dòng)時(shí)，倍率色差就要隨之變化。當(dāng)光闌位于透鏡之前時(shí)，如下圖所示，因,F光比C光偏折角度更大，y'F＜y'C,故產(chǎn)生負(fù)的倍率色差;反之,如光闌位于透鏡之后，則產(chǎn)生正的倍率色差。相關(guān)文獻(xiàn)：《幾何光學(xué) 像差 光學(xué)設(shè)計(jì)》（第三版）——李曉 ...

、湍流模擬、光計(jì)算、光遺傳學(xué)和散射介質(zhì)成像等應(yīng)用。 這些應(yīng)用需要能夠輕松快速地改變相干光束波前的調(diào)制器。 通過(guò)將液晶材料的電光性能特征與基于硅的數(shù)字電路相結(jié)合，Meadowlark Optics 現(xiàn)在提供了高分辨率的 SLM，這些 SLM 還具有物理緊湊性和高光學(xué)效率。圖一：緊湊的HSP1K（1024×1024）系列和E19×12（1920×1200）系列SLMMeadowlark Optics 的硅基液晶 (LCoS) 空間光調(diào)制器 (SLM) 專(zhuān)為純相位應(yīng)用而設(shè)計(jì)，并結(jié)合了具有高刷新率的模擬數(shù)據(jù)尋址。 這種組合為用戶(hù)提供最快的響應(yīng)時(shí)間和高相位穩(wěn)定性。這些SLM 適用于需要高速、高衍射效率、 ...

圖3所示。激光計(jì)算可得三路合成時(shí)x，y方向上的平均光束質(zhì)量分別為5.77和5.80，這樣的結(jié)果顯然不夠理想。圖3 基模三臂入射時(shí)Z=14mm處光場(chǎng)分布為了更為具體地確認(rèn)入射激光中LP02模和LP11模對(duì)光束質(zhì)量的影響，特意加入了一個(gè)中間模式——80%LP01+10%LP02+10%LP11。隨后我們對(duì)四種情況進(jìn)行仿真，得到了四種模式下激光入射到光纖功率合束器后再Z=25mm處的光場(chǎng)分布，如圖4所示。圖4四種模式下激光入射到光纖功率合束器后再Z=25mm處的光場(chǎng)分布根據(jù)上圖可以發(fā)現(xiàn)，激光模式中存在的20%LP02模式對(duì)光斑質(zhì)量沒(méi)有太大影響，而LP11模式對(duì)光束質(zhì)量的影響比較大。為了進(jìn)一步得到對(duì)比 ...