講演情報
[10a-B11-6]部分空間学習によるフォトニック結晶の光バンド計算
〇上村 高広1、青山 一生2、角倉 久史1,3、納富 雅也1,3 (1.NTT物性研、2.NTT CS研、3.NTT NPC)
キーワード：
フォトニック結晶、機械学習、物理学に基づくニューラルネットワーク
フォトニック結晶の性質を特徴づける光バンド構造は、一般に差分法や基底展開で得られる固有値問題を解くことで計算される。この際、2次元計算であっても数百基底以上の大規模行列の固有値問題を繰り返し計算するため、高い計算コストが要求される。今回、深層学習の構成要素である多層パーセプトロン（MLP）を用いて固有空間の部分空間を学習し、基底サイズを1/10以上圧縮する手法を開発したため、報告する。