用于空间光学模拟计算的元光学

光学计算通常是指使用光子作为主要载体介质对一维或多维数据进行数值计算。60多年来，光学计算一直是一个活跃的研究领域，在模拟/数字和经典/量子信息处理方面取得了令人印象深刻的成就，这些信息处理利用了各种计算方法，包括图灵机、受大脑启发的神经形态架构和隐喻系统。光学计算作为一个严重的竞争对手，在不同的时间段经历了起伏，这源于光学技术在一些重要方面无可争议的优势，包括固有的并行处理、低串扰、零静态能耗的无源元件以及高空间和时间带宽的产品，这些产品可能会缓解数字电子的固有缺点，即速度、发热和电力匮乏^[1]。在这方面，近年来光学模拟计算获得了更多的吸引力，导致了更引人注目的发展，一般来说，模拟光学计算可以分为空间傅立叶变换方法和格林函数法。对于空间傅立叶变换方法，Silva等人^[2]提出使用一个系统，该系统包括傅立叶变换的三个子块级联、非均匀空间傅立叶滤波器和傅立叶逆变换。对于傅立叶变换（GRIN（+））和反傅立叶变换（GRIN（−））子块，二维GRIN介质的特征是长度Lg、单位相对磁导率（即μr=±1）和抛物线形介电常数，考虑了傅里叶变换和傅里叶逆变换分别具有正负号的±ε_c[1−(π/2Lg)²y²]。在格林函数方法的研究中，ZHU等人^[3]在反射Kretchmann棱镜配置中使用简单的金属-电介质等离子体结构，实验证明了基于表面等离子体的空间微分器，当TM偏振入射波到界面的平行分量与金属-空气界面的表面等离子体激元（SPP）的波矢量匹配时，强SPP被激发并沿金属表面传播。SPP泄漏的辐射与玻璃-空气界面的直接反射之间的相互作用决定了反射光束的振幅，进而决定了结构的OTF。

[1] Touch J, Badawy A H, Sorger V J. Optical computing[J]. Nanophotonics, 2017, 6(3): 503-505.

[2] A. Silva, F. Monticone, G. Castaldi, V. Galdi, A. Alù, and N. Engheta, “Performing mathematical operations with metamaterials,” Science, vol. 343, p. 160, 2014.

[3] Zhu T, Zhou Y, Lou Y, et al. Plasmonic computing of spatial differentiation[J]. Nature communications, 2017, 8(1): 15391.

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