液晶空间光调制器 spgd

SPGD（Stochastic Parallel Gradient Descent）是一种常用的优化算法，常用于自适应光学中的液晶空间光调制器（LCSLM）的控制。

SPGD算法基于梯度下降的思想，通过迭代调整LCSLM的相位或振幅分布，使其逼近期望的光学性能。与传统的梯度下降算法不同，SPGD引入了随机性，以避免陷入局部最优解。

SPGD算法的基本步骤如下：
1. 初始化：设定LCSLM的初始相位或振幅分布。
2. 生成随机扰动：根据一定的规则，生成随机扰动信号。
3. 计算性能指标：根据当前LCSLM的相位或振幅分布，计算光学系统的性能指标，如聚焦度、波前畸变等。
4. 计算梯度：根据性能指标的变化情况，计算相位或振幅分布对应的梯度。
5. 更新LCSLM：根据梯度信息和随机扰动信号，更新LCSLM的相位或振幅分布。
6. 重复步骤3-5，直到达到预定的收敛条件。

通过不断迭代更新LCSLM的相位或振幅分布，SPGD算法可以使其逐渐逼近期望的光学性能。SPGD算法具有快速收敛、适用于非线性问题等优点，在自适应光学中得到广泛应用，包括自适应光学成像、光波前调制等领域。