Computing continuous nonlinear fourier spectrum of optical signal with artificial neural networks

Egor Sedov, Jaroslaw Prilepsky, Igor Chekhovskoy, Sergei Turitsyn

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

We propose the artificial neural network architecture that can efficiently perform the nonlinear Fourier optical signal processing. The performance of the new method is analysed considering the error between the precomputed and predicted nonlinear spectra.
Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииEuropean Quantum Electronics Conference, EQEC 2021
ИздательThe Optical Society
ISBN (электронное издание)9781557528209
СостояниеОпубликовано - 2021
Событие2021 European Quantum Electronics Conference, EQEC 2021 - Part of 2021 Conference on Lasers and Electro-Optics Europe, CLEO 2021 - Virtual, Online, Германия
Продолжительность: 21 июн 202125 июн 2021

Серия публикаций

НазваниеOptics InfoBase Conference Papers

Конференция

Конференция2021 European Quantum Electronics Conference, EQEC 2021 - Part of 2021 Conference on Lasers and Electro-Optics Europe, CLEO 2021
СтранаГермания
ГородVirtual, Online
Период21.06.202125.06.2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.03 ФИЗИЧЕСКИЕ НАУКИ И АСТРОНОМИЯ
  • 1.03.SY ОПТИКА

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Computing continuous nonlinear fourier spectrum of optical signal with artificial neural networks». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать