Современные методы мультифизического моделирования и оптимизации в нанофотонике

Курс направлен на формирование у слушателей целостного представления о современных вычислительных методах в нанофотонике и интегральной оптике. Ключевой особенностью является акцент на сочетании классических численных подходов (FDTD, FDFD, FEM) с методами оптимизации и машинного обучения для проектирования реальных устройств для различных прикладных задач. В рамках курса рассматриваются как фундаментальные аспекты численного решения уравнений Максвелла, так и алгоритмы топологической оптимизации, эволюционные методы, физико-информированные нейросети и другие подходы машинного обучения для обратного проектирования нанофотонных устройств. Отдельное внимание уделяется мультифизическим эффектам и вопросам масштабируемости вычислений на GPU и кластерах.

В первой части курса рассматриваются основы численного решения задач электродинамики и базовые принципы моделирования нанофотонных структур. Вторая часть курса посвящена современным методам проектирования, включая подходы машинного обучения.