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自適應光學隨機并行優化控制技術及其應用 版權信息
- ISBN：9787030462381
- 條形碼：9787030462381 ; 978-7-03-046238-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自適應光學隨機并行優化控制技術及其應用 本書特色
隨著自適應光學應用領域的拓展，開發結構簡單、成本低廉的自適應光學系統已成為當今亟待解決的問題。本書是一部關于無波前探測自適應光學技術及其應用的書籍，結合作者對基于隨機并行梯度下降控制算法的無波前探測自適應光學系統的理論和應用等研究工作，對隨機并行梯度下降算法的理論基礎、基于隨機并行梯度下降的自適應光學系統性能和應用進行了論述和探討。全書共四篇，*篇介紹自適應光學基礎知識和隨機并行梯度下降控制算法的理論基礎；第二篇和第三篇分別從理論分析和實驗角度介紹基于隨機并行梯度下降的自適應光學系統基本性能及其優化方法；第四篇介紹幾個典型領域的應用研究。
自適應光學隨機并行優化控制技術及其應用 內容簡介
本書對隨機并行梯度下降算法的理論基礎、基于隨機并行梯度下降的自適應光學系統性能和應用進行了論述和探討。全書共四篇: **篇介紹自適應光學基礎知識和隨機并行梯度下降控制算法的理論基礎 ; 第二篇和第三篇分別從理論分析和實驗角度介紹基于隨機并行梯度下降的自適應光學系統基本性能及其優化方法 ; 第四篇介紹幾個典型領域的應用研究。
自適應光學隨機并行優化控制技術及其應用 目錄
前言
**篇 綜述及基本理論介紹
第1章 綜述
1.1 自適應光學的基本概念
1.2 自適應光學發展概況
1.2.1 自適應光學理論發展概況
1.2.2 自適應光學技術應用
1.2.3 我國自適應光學技術的研究概況
1.3 無波前探測自適應光學技術發展概況
1.3.1 **階段：20世紀70～80年代
1.3.2 第二階段：20世紀90年代后期至今
1.4 隨機并行梯度下降控制技術發展和應用現狀
1.5 本書主要內容
參考文獻
第2章 隨機并行梯度下降算法基本理論
2.1 無波前探測自適應光學系統的特點與*優化方法
2.2 隨機近似類算法：同時擾動隨機近似算法
2.3 神經網絡應用中隨機誤差下降算法
2.4 自適應光學系統中梯度下降類算法
2.4.1 順序梯度下降算法
2.4.2 多元高頻振動算法
2.4.3 隨機并行梯度下降算法
2.5 SPGD算法收斂性分析
2.6 SPGD算法收斂速度分析
2.7 SPGD算法穩定性分析
2.8 本章小結
參考文獻
第二篇 基于SPGD控制算法的AO系統基本性能研究
第3章 SPGD控制算法靜態畸變校正仿真與分析
3.1 仿真模型介紹
3.2 靜態波前畸變生成
3.3 目標函數分析模塊
3.4 波前校正器
3.5 SPGD算法模塊
3.6 仿真結果與分析
3.6.1 算法收斂性驗證
3.6.2 對同一種畸變取不同擾動幅度和增益系數
3.6.3 固定增益和隨機擾動幅度對不同程度畸變的適應情況
3.6.4 自適應增益
3.7 本章小結
參考文獻
第4章 幾種隨機并行優化算法在A0系統中應用的比較
4.1 基于隨機并行優化算法的自適應光學系統仿真模型
4.2 隨機并行優化算法介紹
4.2.1 隨機并行梯度下降算法
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 仿真結果
4.3.1 各算法參數的選取
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
參考文獻
第5章 32單元變形鏡SPGD控制算法實驗研究
5.1 實驗裝置
5.2 目標函數的選取
5.3 隨機并行梯度下降算法
第三篇 基于SPGD控制算法的AO系統性能優化
第四篇 基于SPGD控制算法的AO系統應用
**篇 綜述及基本理論介紹
第1章 綜述
1.1 自適應光學的基本概念
1.2 自適應光學發展概況
1.2.1 自適應光學理論發展概況
1.2.2 自適應光學技術應用
1.2.3 我國自適應光學技術的研究概況
1.3 無波前探測自適應光學技術發展概況
1.3.1 **階段：20世紀70～80年代
1.3.2 第二階段：20世紀90年代后期至今
1.4 隨機并行梯度下降控制技術發展和應用現狀
1.5 本書主要內容
參考文獻
第2章 隨機并行梯度下降算法基本理論
2.1 無波前探測自適應光學系統的特點與*優化方法
2.2 隨機近似類算法：同時擾動隨機近似算法
2.3 神經網絡應用中隨機誤差下降算法
2.4 自適應光學系統中梯度下降類算法
2.4.1 順序梯度下降算法
2.4.2 多元高頻振動算法
2.4.3 隨機并行梯度下降算法
2.5 SPGD算法收斂性分析
2.6 SPGD算法收斂速度分析
2.7 SPGD算法穩定性分析
2.8 本章小結
參考文獻
第二篇 基于SPGD控制算法的AO系統基本性能研究
第3章 SPGD控制算法靜態畸變校正仿真與分析
3.1 仿真模型介紹
3.2 靜態波前畸變生成
3.3 目標函數分析模塊
3.4 波前校正器
3.5 SPGD算法模塊
3.6 仿真結果與分析
3.6.1 算法收斂性驗證
3.6.2 對同一種畸變取不同擾動幅度和增益系數
3.6.3 固定增益和隨機擾動幅度對不同程度畸變的適應情況
3.6.4 自適應增益
3.7 本章小結
參考文獻
第4章 幾種隨機并行優化算法在A0系統中應用的比較
4.1 基于隨機并行優化算法的自適應光學系統仿真模型
4.2 隨機并行優化算法介紹
4.2.1 隨機并行梯度下降算法
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 仿真結果
4.3.1 各算法參數的選取
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
參考文獻
第5章 32單元變形鏡SPGD控制算法實驗研究
5.1 實驗裝置
5.2 目標函數的選取
5.3 隨機并行梯度下降算法
第三篇 基于SPGD控制算法的AO系統性能優化
第四篇 基于SPGD控制算法的AO系統應用
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