人们能透过像磨砂玻璃这样的散射介质看到东西吗?按照惯例，这样的壮举被认为是不可能的。当光穿过不透明的介质时，包含在光中的信息变得“混乱”，几乎就像经历了复杂的加密。最近，IBS分子光谱与动力学中心(IBS CMSD)的Choi Wonshik教授团队发现了一种在光学计算和机器学习中利用这种现象的方法。
自2010年以来，之前的几项研究试图利用数学来利用由于散射介质(如生物组织)而丢失的信息。这通常是通过使用光学算符来完成的，例如线性散射矩阵，它可以用来确定光子在散射时的输入输出关系。
该主题一直是IBS CMSD的Choi教授团队的主要研究兴趣，他们发表了许多结合基于硬件和软件的组织成像自适应光学的作品。他们的一些工作在新型显微镜上得到了证明，这种显微镜可以透过高不透明度的散射介质(如小鼠头骨)进行观察，也可以对组织进行深度3d成像。
然而，当非线性进入方程时，事情变得复杂得多。如果散射介质产生非线性信号，就不能简单地用线性矩阵来表示，因为它违背了叠加原理。此外，测量非线性输入输出特性成为一项艰巨的挑战，为研究设定了一个苛刻的阶段。
揭开“不”的神秘面纱非线性散射介质
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希望本篇文章《基于非线性散射介质的光学加密、计算与机器学习》能对你有所帮助！
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