複雑な波動媒質における非線形波動ダイナミクスのデータ駆動型モデル再構成：解釈可能な機械学習アプローチ

本稿では、複雑な波動媒質における光波束の非線形進化ダイナミクスを解析するための、解釈可能な機械学習フレームワークを提示しています。具体的には、ハニカムフォトニック格子におけるバレーホールドメイン壁を対象に、スパース回帰を用いて微視的な離散格子モデルを、波束エンベロープのダイナミクスを正確に記述できる、より単純な有効連続体モデルに縮小します。