Оптимизация нанофотонных устройств (часть II) - Ч.2 Шорохов Александр Сергеевич 00:16 Напоминание пройденного материала 06:16 Топологическая оптимизация с помощью сопряжённого метода 24:51 Автоматическое дифференцирование (Automatic Differentiation (AD)) 48:45 AD in Electromagnetic Solvers 53:10 Gradient-Based Optimizers 01:03:14 Примеры топологической оптимизации 01:11:17 Выводы 01:14:27 Мотивация использования глубокого обучения в проектировании нанофотоники Ссылка на плейлист Teach-In: https://teach-in.ru/course/modern-methods-of-multiphysics-modeling-and-optimization-in-nanophotonics-shorokhov Ссылка на плейлист YouTube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLcsjsqLLSfNBXScO3R9EfZ-slYa86SPo2 Ссылка на плейлист VK: https://vkvideo.ru/playlist/-176441665_872 Ссылка на плейлист RuTube: https://rutube.ru/plst/1513696 #teach_in #мгу #msu #физфак #физический_факультет #PhysDept #Physics_Department #Шорохов #Shorokhov #лекция #lecture #современные_методы_в_нанофотонике #modern_methods_in_nanophotonics #топологическая_оптимизация #сопряжённый_метод #автоматическое_дифференцирование #электромагнитные_расчёты #градиентные_оптимизаторы #примеры_оптимизации #нанофотоника #глубокое_обучение #проектирование_нанофотоники #оптимизация_структур #инженерная_оптимизация #вычислительная_физика #топологический_дизайн #topological_optimization #adjoint_method #automatic_differentiation #ad #electromagnetic_solvers #gradient_based_optimizers #optimization_examples #nanophotonics #deep_learning #design_optimization #structural_optimization #computational_physics #topological_design