【摘 要】
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量子光学是研究光的量子性质,包括光辐射的产生、相干统计性质、传输、检测,以及光与物质相互作用中的量子效应的一门学科,主要探究光场的各种复杂多变的量子行为及其物理本质,揭示光与原子、分子等相互作用的各种动力学特性以及与光与物质相互作用的基本特征、机理、规律等.21世纪以来,随着激光技术的飞速发展及其应用的拓展,对量子光学及量子物理基本问题的研究进入了一个新的阶段.此外,随着对光子和光场、原子和分子等单个量子客体操控能力的不断提高,光量子技术引领的信息处理新方式在全球范围内蓬勃发展,量子信息技术已成为今后科技
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量子光学是研究光的量子性质,包括光辐射的产生、相干统计性质、传输、检测,以及光与物质相互作用中的量子效应的一门学科,主要探究光场的各种复杂多变的量子行为及其物理本质,揭示光与原子、分子等相互作用的各种动力学特性以及与光与物质相互作用的基本特征、机理、规律等.21世纪以来,随着激光技术的飞速发展及其应用的拓展,对量子光学及量子物理基本问题的研究进入了一个新的阶段.此外,随着对光子和光场、原子和分子等单个量子客体操控能力的不断提高,光量子技术引领的信息处理新方式在全球范围内蓬勃发展,量子信息技术已成为今后科技产业革命的新技术之一.
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基于模式/模群复用的多模光纤通信系统是目前光通信领域的研究热点.系统中存在多个模式/模群,如何准确识别它们是提升传输系统性能的关键问题之一.提出了一种基于深度学习的多模光纤模式与模群的智能识别模型,通过引入全卷积神经网络(CNN),对噪声影响情况下线偏振模式及其模群进行仿真和实验研究.首先,基于多平面光转换模式复用器件和普通OM2多模光纤,搭建10个模式(LP01、LP11a/b、LP21a/b、LP02、LP12a/b、LP31a/b)及其对应的3个模群的光场信息获取的仿真和实验平台,利用大量数据进行训
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