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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种偏振调制纳米光子学器件的设计或优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116070583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310147391.9，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种偏振调制纳米光子学器件的设计或优化方法是由方哲宇;刘正昌;党郅博设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种偏振调制纳米光子学器件的设计或优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种偏振调制纳米光子学器件的设计或优化方法，根据偏振转化需求，利用深度神经网络和贝叶斯优化等算法推荐生成纳米光子学器件如波片的结构参数，完成所需偏振调制器件的设计。该方法利用深度神经网络与贝叶斯优化高效的并行计算能力，在有限的计算资源下推荐生成大量具有高效偏振转化能力的波片，并构建结构数据库，可进一步支撑各种偏振依赖光学器件的开发。与基于预设物理规则或先验设计经验的传统设计策略相比，本发明方法具备更高的设计优化效率与设计自由度，减少了计算资源的消耗，为纳米光子学器件的设计与优化提供了一种新的范式。

本发明授权一种偏振调制纳米光子学器件的设计或优化方法在权利要求书中公布了：1.一种偏振调制纳米光子学器件的优化方法，包括以下步骤： 1随机生成用于偏振调制的纳米结构并获取其对应的光学响应数据，构造初始数据集；所述初始数据集中的数据类型为张量数据，存储的光谱响应数据为宽谱琼斯矩阵；在偏振调制纳米光子学器件设计中，根据式1至式3从宽谱琼斯矩阵中提取偏振转化效率PCE或偏振转化比率PCR作为优化目标： 其中，表示入射光的琼斯矢量，而表示纳米结构所对应的琼斯矩阵，其中表示i偏振光入射下，反射或透射光中j偏振光的复振幅；表示目标偏振态的琼斯矢量， 表示反射光的琼斯矢量，*表示对琼斯矢量做转置操作； 2利用初始数据集训练深度神经网络，使其可根据纳米结构的结构数据预测其光学响应数据； 3从初始数据集中选取一定比例的样本，作为后续优化的初代输入数据，而后利用贝叶斯优化算法针对设计目标推荐生成若干纳米结构，其中，贝叶斯优化自变量设置为纳米结构的结构参数，因变量设置为由光学响应数据导出的器件工作性能指标；通过高斯过程，贝叶斯优化基于输入数据自动分析自变量与因变量之间的黑箱函数，并结合置信区间，生成采样函数；根据采样函数的极大值，推荐生成下一代纳米结构的结构参数； 4利用深度神经网络对步骤3推荐生成的纳米结构进行光学响应数据预测，评估其工作性能； 5循环迭代进行步骤3和4，优化过程中生成的纳米结构及深度神经网络预测的光学响应数据作为新的已观测数据点，与上一代优化输入数据进行合并，完成数据集更新；更新之后的数据集作为下一代优化的输入数据，执行下一代优化过程，直至优化算法模型收敛，获得偏振调制纳米光子学器件所需纳米结构。

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