Fizikçiler, spin simülatörleri geliştirerek , kombinatoryal optimizasyon ve ışık saçan ortamlara odaklanarak zorlu hesaplama görevlerini hızla çözmek için özel fiziksel sistemleri keşfedebilirler . Science Advances hakkındaki yeni bir raporda , C. Tradonsky ve İsrail ve Hindistan #Fizik Bölümlerinde bir grup araştırmacı, dağınık yoğunluk dağılımından bir nesneyi yeniden yapılandırarak faz alma sorununu ele aldı. Deneysel süreç, X-ışını görüntülemeden, astrofiziğe ve bilim insanlarının doğal olarak yavaş olan dolaylı yinelemeli algoritmaları kullandıkları, ilgilenilen bir nesneyi yeniden yapılandırma teknikleri olmayan astrofiziklere kadar uzanan mevcut bir sorunu ele aldı.

Yeni optik yaklaşımda, Tradonsky ve arkadaşları, ilgilenilen nesneyi hızlı ve verimli bir şekilde yeniden oluşturmak için dijital bir dejenere kavite lazeri (DDCL) modunu kullandılar. Deneysel sonuçlar, birçok kalıcı mod arasındaki kazanım rekabetinin faz alma sorununu hızla çözmek için oldukça paralel bir bilgisayar gibi davrandığını göstermiştir. Yaklaşım , diğer zorlu hesaplama görevlerini yerine getirirken, saçma ortamı yoluyla görüntülemeyi genelleştirmek için bilinen kompakt destekli ve karmaşık değerli nesnelere sahip iki boyutlu (2B) nesnelere uygulanır .

Araştırmacılar, bilinmeyen bir cisimden uzaklara saçılan ışığın yoğunluk dağılımını nispeten kolayca hesaplamak için, bir nesnenin Fourier dönüşümünün mutlak değerinin kaynağını hesaplayabilir . Bununla birlikte, bir nesnenin dağınık yoğunluk dağılımından yeniden inşası, kötü bir şekilde ortaya çıkar, çünkü faz bilgisi kaybolabilir ve eserdeki çeşitli faz dağılımları farklı yeniden yapılanmalara neden olabilir. Bilim adamları bu nedenle, daha kesin nesne rekonstrüksiyonları için bir nesnenin şekli, pozitifliği, mekansal simetrisi veya seyrekliği hakkında önceden bilgi edinmelidir. Bu örnekler astronomide , kısa darbeli karakterizasyon çalışmalarında, X-ışını kırınımında , radar saptamasında , konuşma tanımada bulunur.ve bulanık ortamları görüntülerken . Sınırlı ölçüde nesnelerin yeniden yapılandırılması sırasında (kompakt destek) araştırmacılar, aynı dağınık yoğunluğu yeterince yüksek bir çözünürlükte modelledikleri sürece, faz alma problemine benzersiz bir çözüm sunar.
Fizikçiler, Gerchberg-Saxton (GS) hata azaltma algoritması, hibrit giriş-giriş algoritması ve gevşemiş ortalama değişken yansımaları (RAAR) dahil olmak üzere son on yılda faz alma problemini çözmek için birkaç algoritma geliştirdiler . Ancak, yüksek performanslı bilgisayarlarda bile nispeten yavaş olan yinelemeli projeksiyonlara dayanırlar . Alternatif olarak, araştırma ekipleri özel olarak uyarlanmış fiziksel sistemleri kullanarak hesaplamalı zorlukları ele alabilir . Bu tür sistemler evrensel olmasa da Turing makineleri (yani, keyfi hesaplamalar yapamazlar), belirli bir problem sınıfını potansiyel olarak çözebilirlerverimli. Bu tür sistemler ile zor problemleri çözmek , geleneksel bilgisayarların kullanımına kıyasla avantajlı olabilir .

Tradonsky ve arkadaşları, dijital bir dejenere kavite lazerine (DDCL) dayanarak faz alma sorunlarını hızla çözmek için deneysel olarak yeni bir optik sistemi gösterdi . Cihaz, bir nesneden yayılan ışığın Fourier boyutlarını ve kompakt desteği içeren iki kısıtlama içermiştir. Boşluk içindeki doğrusal olmayan kalıcılık süreci, her iki kısıtlamayı da karşılayan, kendi kendine tutarlı bir çözümle sonuçlandı. DDCL'deki temel fiziksel mekanizma, optik parametrik osilatör (OPO) spin stimülatörleri ile gözlenene benzerdi .

Hem OPO simülatörleri hem de DDCL'ler, yerel minimadan kaçınmak ve Gauss olmayan bir dalga paketine sahip olmak için son derece hızlı işlemle optimizasyonlar yaptı.. Bilim adamları, farklı kayıplara neden olacak farklı lazer faz konfigürasyonları sağlamak, mod yarışmasını kazanmak ve faz problemini çözmek için minimum kayıplı konfigürasyona izin vermek için boşluk içindeki kompakt destek açıklığını kolaylaştırdılar. DDCL sistemi, milyonlarca paralel deneysel gerçekleştirme sağlamak için yüksek paralellik, 20 nanosaniye yaklaşan kısa gidiş-dönüş süreleri, hızlı yakınsama süreleri ve mod rekabeti nedeniyle asgari zararı veren doğal bir seçim modu dahil olmak üzere birçok çekici ve önemli özellik içeriyordu. Teoride, zamanla gelişen tüm faz konfigürasyonlarında, en yüksek enerjiye sahip olan, sınırlı kazanca göre mod yarışmasını kazandı. Sonuç olarak, pratikte başlangıçtaki bağımsız yapılandırmaların sayısı artar.
Deney düzeneğinde Tradonsky ve diğerleri, doğal bir kazanç ortamına sahip bir halka dejenere kavite lazeri, iki 4f teleskopu ve bir genlik uzaysal ışık modülatörü (SLM) içermiştir. Sistem ayrıca bir boşluk içi açıklık, 3 boyutlu yansıtma aynaları ve bir çıkış kuplörünü de içeriyordu. Ekip, 4f sol teleskopları kazanç ortamının merkezini SLM üzerine görüntülemek için kullandı ve iletimi her pikselde bağımsız olarak kontrol etti . Çıktı süren yoğunluk dağılımını kontrol etmek ve oluşturmak için intracavity açıklığını SLM ile birleştirdiler. Bilim adamları iki mercek arasındaki Fourier düzlemine bir boşluksuzluk açıklığı (kompakt destek maskesi) yerleştirdiklerinde, her faz dağılımı farklı bir kayıp seviyesi gösterdi. Sonuç olarak, minimal kayıplı faz dağılımı, çalışmadaki en muhtemel kalıcı moddu. Ekip, çözümün aslına uygunluğu ve hesaplama süresi dahil olmak üzere sistemin kalitesini ölçmek için iki değer olarak değerlendirdi. Araştırma ekibi , orjinalin (gerçek nesnenin) yoğunluk dağılımları ile yeniden oluşturulmuş formları arasında çok iyi bir anlaşma ile centrosimetrik nesneler için temsili sonuçlar elde etti.

Tradonsky ve arkadaşları, nesne karmaşıklığının yeniden yapılanma doğruluğu üzerindeki etkisini ölçtüler ve dört, 16 ve 30 noktaya sahip nesneler için temsili yoğunluk dağılımları oluşturdular. Sonuçlar, daha fazla karmaşıklığa sahip nesnelerin (daha fazla lekeye sahip olanlar), mevcut sistem kullanılarak çözülemeyen karmaşık ayrıntılarla daha yüksek karmaşıklıkta Fourier yoğunluk dağılımını gösterdiğini göstermiştir. Ayrıca, lazer pompasının dalgalı teknik gürültüsüne alacakları artan nesne karmaşıklığı ile azalan girdi ve yeniden yapılandırma uygunluklarına dikkat çekti. Nesne rekonstrüksiyonu sırasında sızdırmazlık ve simetrinin etkisini değerlendirmek için nitel deneyler yaptılar. Sonuçlar, sıkı bir kompakt desteğin yeniden yapılandırılmış nesnenin kalitesini önemli ölçüde arttırdığını göstermiştir.

Ekip daha sonra kompakt destek açıklığının yarıçapının yeniden yapılanmanın kalitesi ve kalitesine olan nicel etkilerini araştırdı. Daha büyük nesneler için temsili yoğunluğu, lazer nesne şeklini destekleyemediğinden rekonstrüksiyon uygunluğu sırasında hızlı bir şekilde bozuldu. Kompakt destek açıklığından daha küçük nesnelerle, Tradonsky ve diğerleri, aslına uygunlukta daha yavaş bozulma gözlemledi. Toplamda, kamera sistemdeki bir nesnenin çoklu gerçekleşmelerinde ortalaması alındığında yeniden yapılanma doğruluğunun azaldığını gözlemlediler.

Genel olarak, yeniden yapılandırılmış nesnelerin çözünürlüğü, lazer boşluğundaki faz sapmaları nedeniyle nispeten düşüktü. Ekip, sistemi optimize etmeyi ve iyileştirilmiş çözünürlük için sapmaları azaltmayı önerdi. Bilim adamları ayrıca sistemi kullanarak bir yeniden yapılanma çözümü sunmak için harcanan zamanı analiz ettiler ve SLM (mekansal ışık modülatörü) tarafından belirlenen süreleri ve kamera okuma süresini yaklaşık 20 ms olarak buldular. Kalıcılığın gerçek hesaplama süresi sadece 100 nanosaniyeden az sürdü. Tradonsky ve arkadaşları, cep hücreli bir Q-anahtarlı doğrusal dejenere kavite lazer düzenlemesi kullanarak deney düzeneğini optimize ettiklerinde, sistemin toplam hesaplama süresini yaklaşık 100 nanosaniye indirdiler. Nispeten, RAAR algoritması ile yeniden yapılanma süresi bir saniye sürdü.

Böylece. C. Tradonsky ve arkadaşları, yeni bir DDCL (dijital dejenere kavite lazeri) kullanarak hızlı faz alımı için optik bir sistem sundu. Hesaplama süresi 100 nanosaniye ulaştı; geleneksel, algoritma tabanlı hesaplamalı sistemlerden daha hızlı büyüklük dereceleri. Sonuçlara dayanarak, DDCL sisteminde yapılan bazı değişiklikler, bağımsız paralel araştırmaların sayısını artırmak için lazer boşluğunun uzunluğunu da içeren potansiyel olarak performansını artırabilir. Araştırma ekibi, çeşitli problemleri çözmek ve saçılma ortamı yoluyla yayıldıktan sonra görüntüleme kalitesini çözmek için sistemi daha da keşfedecektir.

#bilim