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  • 深度學習光學設計

    作者:佚名 來源:投稿 時間:2024-05-24 09:23 閱讀:3072 [投稿]
    深度學習在光學設計領域的應用為光子學結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。未來,隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,相信它將在光學設計領域發(fā)揮更加重要的作用。

    第二節(jié) 光學基礎 

    2.1 幾何光學基本定理 

    2.1.1 幾何光學原理 

    2.1.2 光在介質(zhì)中的傳播 

    2.2 光的電磁理論基礎 

    2.2.1 自由空間麥克斯韋方程組

    2.2.2 平面電磁波及其性質(zhì)  

    2.2.3 球面波和柱面波 

    2.2.4 光波的輻射和輻射能 

    2.2.5 光在電介質(zhì)分界面上的反射和折射 

    2.2.6 光在金屬表面的反射和透射 

     2.2.7 光的吸收、色散和散射 

     2.2.8 波的疊加原理 

    2.3 成像的基本概念 

    2.4 光學系統(tǒng)的像質(zhì)評價 

     2.4.1 瑞利判據(jù) 

     2.4.2 中心點亮度和能量包容圖 

     2.4.3 分辨率與點擴散函數(shù) 

     2.4.4 星點檢測法 

     2.4.5 光學傳遞函數(shù) 

    第三節(jié) Zemax 光學設計輔助軟件 

    3.1 安裝 Zemax 軟件 

    3.2 Zemax 軟件的界面 

    3.3 Zemax 軟件的基本操作 

    3.4 應用實例

    第二天 深度學習實例

    第一節(jié) 深度學習基礎 

    1.1 機器學習 

    1.1.1 日常生活中的機器學習 

    1.1.2 機器學習中的關(guān)鍵組件 

    1.1.3 各種機器學習問題 

    1.1.4 深度學習 

    1.2 深度學習環(huán)境的搭建 

    1.2.1 Anaconda 安裝 

    1.2.2 Pytorch 安裝 

    1.3 Python 常見的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)類型 

    1.4 Pytorch 的基本操作 

    1.4.1 數(shù)據(jù)操作 

    1.4.2 數(shù)據(jù)預處理 

    1.4.3 線性代數(shù) 

    1.4.4 自動微分 

    1.4.5 概率

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