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作為一種高性能光源，激光器在工業生產、科學研究中占據著重要的地位，其所產生的激光已經被廣泛應用于加工、測量、通信、醫療等領域。近年來，人們注意到激光器本身也可作為一個有力的計算工具，這是因為：一方面，激光器在混沌振蕩、弛豫振蕩等非穩態過程中的隨機性和非線性可用于完成復雜計算任務；另一方面，在沒有外界干擾的情況下，激光腔內的光場經過模式競爭等物理過程能夠自發演化至一個損耗的穩定振蕩狀態，該振蕩狀態也可映射至一個復雜計算問題的解。隨著光計算領域的蓬勃發展，結合日趨成熟的各類激光產...

在日常生活中，激光技術已經無處不在——從超市掃碼槍到醫療美容，從光纖通信到工業切割。然而，在科研和應用領域，普通激光器的性能還遠遠不夠。想象一下，如果激光的頻率總是飄忽不定，就像唱歌走調的歌手，那么依賴激光進行精密測量的科學家將會多么頭疼。這就是為什么我們需要激光穩頻技術——讓激光的頻率「穩如泰山」。在眾多穩頻技術中，Pound-Drever-Hall（PDH）技術憑借其性能脫穎而出，成為當今主流的激光穩頻方案之一。PDH技術得名于三位物理學大師：Pound、Drever和H...

高功率光纖激光器在先進制造領域、大科學裝置等方面均有廣闊的應用前景。有源光纖是高功率光纖激光器的“心臟”，是影響激光輸出功率水平和光束質量的核心因素。常規有源光纖結構簡單，但在功率提升過程中遇到的非線性效應和模式不穩定效應等問題難以有效解決。新型有源光纖能夠靈活調控光纖的模場，有望從光纖結構層面解決這些問題，促進高功率光纖激光器實現更高功率、更優光束質量的輸出。在對新型有源光纖進行優化設計時，傳統方案通常需要借助有限差分、有限元等方法重復求解麥克斯韋方程組，以評估不同結構參數...

一、背景介紹以“大腦”為代表的神經系統是生物體最復雜、精密的器官和系統，是人類歷經千萬年持續自然進化和篩選而獲得的高效率、低功耗的“處理器+存儲器”，這無疑是人工智能模仿的最佳模型。對大腦的研究已成為二十一世紀的重要科學問題之一，但人類對于大腦的認知還處于初步探索階段，認識大腦并與之進行交互已成為腦研究的重要目的，使用儀器和設備對包括大腦在內的神經系統的活動情況進行調節和記錄是研究中的一個關鍵任務。在過去的幾十年內，人們已陸續開發出許多有效的方案來執行這一任務，例如光遺傳方法...

一、引言高強度飛秒激光在介質中傳輸時，在多種非線性效應的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導傳輸，并產生等離子體通道。這一現象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復雜大氣環境中穿行的優勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監測方面展現出巨大的優勢。光絲激光雷達技術可以實現大氣多物態、多組分同步監測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監測，有望彌補傳統大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術發...

長久以來，物理學家和化學家都夢想著可以從實驗中對分子軌道進行成像研究，從而直接探索原子、分子或新型納米結構的電學、光學和化學特性。在分子體系中，最高占據分子軌道（HOMO）和未占據分子軌道（LUMO）統稱為“前線軌道”，它們決定著分子的電子得失和轉移能力，進而決定分子間反應的空間取向等重要性質。確定分子軌道特性主要有飛秒激光光譜學和掃描探針顯微鏡等方法，這些方法引起了研究人員的廣泛興趣，但有局限性。例如，基于超短激光脈沖驅動的分子高次諧波輻射只限于研究簡單的氣體分子，基于掃描...

算力、算法和數據：人工智能發展的“三駕馬車”以深度學習為核心的人工智能正在推動人類社會向著智能時代不斷邁進，而算力、算法和數據則是驅動人工智能發展的“三駕馬車”。其中，因芯片制程不斷逼近其物理極限，傳統電子計算的算力供給能力與人工智能催生出的巨大算力缺口之間的失配越來越大，這意味著我們亟需尋找新的算力增長點以滿足智能時代的海量算力需求。由于深度學習中80%以上的計算都是矩陣-矩陣乘加運算[1]，而矩陣計算在傳統馮·諾伊曼型計算系統中運行會產生龐大的數據訪存需求，這將導致計算能...

一、引言高強度飛秒激光在介質中傳輸時，在多種非線性效應的共同作用下，可以克服衍射極限進行自引導傳輸，并產生等離子體通道。這一現象被稱為飛秒激光成絲。憑借鉗制光強高、傳輸距離遠、可在復雜大氣環境中穿行的優勢，飛秒激光成絲在遠程大氣污染監測方面展現出巨大的優勢。光絲激光雷達技術可以實現大氣多物態、多組分同步監測，包括對金屬、鹽氣溶膠、氣體、液體、生物成分等的監測，有望彌補傳統大氣污染探測激光雷達的不足。面向大氣污染遠程探測的應用需求，提高探測信號的強度及信噪比對光絲激光雷達技術發...