Аннотация:
Одномодовые оптические волокна (SMF) стали основой современных коммуникационных систем. Однако ожидается, что в ближайшем будущем их пропускная способность достигнет своего теоретического предела. Использование многомодовых волокон (MMF) рассматривается как одно из самых перспективных решений для устранения этого дефицита пропускной способности. Многомодовое нелинейное уравнение Шрёдингера (MMNLSE), описывающее распространение света в MMF, значительно сложнее, чем уравнения для SMF, что делает численное моделирование систем на основе MMF вычислительно затратным и непрактичным для большинства реалистичных сценариев. В данной статье мы применяем физико-информированные нейронные сети (PINNs) для решения MMNLSE. Мы показываем, что простая реализация PINNs не дает удовлетворительных результатов. Мы исследуем сходимость PINN и предлагаем новое масштабное преобразование для коэффициента дисперсии нулевого порядка, которое позволяет PINN учитывать все важные физические эффекты. Наши расчеты показывают хорошее согласие с методом Split-Step Fourier (SSF) для длин волокна до нескольких сотен метров.
