Nature Materials:深度学习设计扭转范德华多层结构中的纳米极化激元传播
研究团队将深度神经网络与扭转极化激元多层结构结合,在扭转α-MoO3同质结构中实现了按需设计的声子极化激元传播,包括沟道化、双沟道化和三沟道化,覆盖600-800 cm-1的全新频率范围,并展示了聚焦与分束等功能,为纳米光学器件设计提供了新范式。
共 1 篇 · B910化工 · AI 化学信息库
研究团队将深度神经网络与扭转极化激元多层结构结合,在扭转α-MoO3同质结构中实现了按需设计的声子极化激元传播,包括沟道化、双沟道化和三沟道化,覆盖600-800 cm-1的全新频率范围,并展示了聚焦与分束等功能,为纳米光学器件设计提供了新范式。