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引言三角运算作为基本数学运算家族之一，在通信与信号处理领域占有核心地位[1]。传统的用于执行三角运算的器件，如现场可编程门阵列（FPGA）[2]和数字信号处理器（DSP）[3]，通常基于电子元件，这导致速度低、功耗高，并且复杂性不可避免[4,5]。如今，呈指数级增长的通信数据和信息需要实时处理和存储，这对传统的基于电子的运算提出了严峻的挑战。因此，迫切需要一种颠覆性的数值三角运算解决方案。在过去的几年中，光学计算的出现为突破传统信号处理器的若干限制提供了可能性[6]。这种基于电磁波的计算策略避免了模数转换，允许超高速大规模并行运算[7]，这已被证明在时间积分和微分[8,9]、希尔伯特变换[10]、空间微分器[11]、逻辑门[12]和任意波形生成[13]中具有巨大潜力。
支持深度学习的具有超表面的紧凑型光学三角算子
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