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2020-03-25 15:35 來(lái)源：京東作者：京東

自適應(yīng)光學(xué)隨機(jī)并行優(yōu)化控制技術(shù)及其應(yīng)用

編輯推薦:

內(nèi)容簡(jiǎn)介:隨著自適應(yīng)光學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，開發(fā)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低廉的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)已成為當(dāng)今亟待解決的問題。本書是一部關(guān)于無(wú)波前探測(cè)自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)及其應(yīng)用的書籍，結(jié)合作者對(duì)基于隨機(jī)并行梯度下降控制算法的無(wú)波前探測(cè)自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的理論和應(yīng)用等研究工作，對(duì)隨機(jī)并行梯度下降算法的理論基礎(chǔ)、基于隨機(jī)并行梯度下降的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)性能和應(yīng)用進(jìn)行了論述和探討。全書共四篇，第一篇介紹自適應(yīng)光學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和隨機(jī)并行梯度下降控制算法的理論基礎(chǔ)；第二篇和第三篇分別從理論分析和實(shí)驗(yàn)角度介紹基于隨機(jī)并行梯度下降的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)基本性能及其優(yōu)化方法；第四篇介紹幾個(gè)典型領(lǐng)域的應(yīng)用研究。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:前言
第一篇綜述及基本理論介紹
第1章綜述
1.1 自適應(yīng)光學(xué)的基本概念
1.2 自適應(yīng)光學(xué)發(fā)展概況
1.2.1 自適應(yīng)光學(xué)理論發(fā)展概況
1.2.2 自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)應(yīng)用
1.2.3 我國(guó)自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)的研究概況
1.3 無(wú)波前探測(cè)自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)發(fā)展概況
1.3.1 第一階段：20世紀(jì)70～80年代
1.3.2 第二階段：20世紀(jì)90年代后期至今
1.4 隨機(jī)并行梯度下降控制技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀
1.5 本書主要內(nèi)容
參考文獻(xiàn)
第2章隨機(jī)并行梯度下降算法基本理論
2.1 無(wú)波前探測(cè)自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)的特點(diǎn)與最優(yōu)化方法
2.2 隨機(jī)近似類算法：同時(shí)擾動(dòng)隨機(jī)近似算法
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中隨機(jī)誤差下降算法
2.4 自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)中梯度下降類算法
2.4.1 順序梯度下降算法
2.4.2 多元高頻振動(dòng)算法
2.4.3 隨機(jī)并行梯度下降算法
2.5 SPGD算法收斂性分析
2.6 SPGD算法收斂速度分析
2.7 SPGD算法穩(wěn)定性分析
2.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第二篇基于SPGD控制算法的AO系統(tǒng)基本性能研究
第3章 SPGD控制算法靜態(tài)畸變校正仿真與分析
3.1 仿真模型介紹
3.2 靜態(tài)波前畸變生成
3.3 目標(biāo)函數(shù)分析模塊
3.4 波前校正器
3.5 SPGD算法模塊
3.6 仿真結(jié)果與分析
3.6.1 算法收斂性驗(yàn)證
3.6.2 對(duì)同一種畸變?nèi)〔煌瑪_動(dòng)幅度和增益系數(shù)
3.6.3 固定增益和隨機(jī)擾動(dòng)幅度對(duì)不同程度畸變的適應(yīng)情況
3.6.4 自適應(yīng)增益
3.7 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章幾種隨機(jī)并行優(yōu)化算法在A0系統(tǒng)中應(yīng)用的比較
4.1 基于隨機(jī)并行優(yōu)化算法的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)仿真模型
4.2 隨機(jī)并行優(yōu)化算法介紹
4.2.1 隨機(jī)并行梯度下降算法
4.2.2 遺傳算法
4.2.3 模擬退火算法
4.2.4 模式提取算法
4.3 仿真結(jié)果
4.3.1 各算法參數(shù)的選取
4.3.2 收斂速度
4.3.3 校正效果
4.3.4 局部極值
4.4 討論與分析
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 32單元變形鏡SPGD控制算法實(shí)驗(yàn)研究
5.1 實(shí)驗(yàn)裝置
5.2 目標(biāo)函數(shù)的選取
5.3 隨機(jī)并行梯度下降算法

第三篇基于SPGD控制算法的AO系統(tǒng)性能優(yōu)化
第四篇基于SPGD控制算法的AO系統(tǒng)應(yīng)用

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