微腔激光器产生的极端事件及其通过储备计算的预测
摘要：通过复杂系统产生的极端事件在许多领域已经得到了深入研究，因为它们对科学研究和我们的日常生活有着重大影响。然而，尽管无模型机器学习在该领域取得了巨大进展，但其预测仍然是一个挑战。我们在一个调制电流、单模光腔激光器上实验产生并理论模拟了极端事件，该激光器在正交极化情况下工作，其由于腔内双折射引起的阈值差异明显，导致自发辐射引发了巨大的光脉冲。应用库容计算技术，我们能够在时间序列中提前识别极端事件的出现，尽管采样粗糙且样本长度有限。我们在本文中引入了新的混合配置，优化了性能。预警时间可以达到5ns，即个别极端事件的上升时间的约十倍。
作者：T. Wang, H. X. Zhou, Q. Fang, Y. N. Han, X. X. Guo, Y. H. Zhang, C. Qian, H. S. Chen, S. Barland, S. Y. Xiang, G. L. Lippi
论文ID：2307.13264
分类：Optics
分类简称：physics.optics
提交时间：2023-07-26