【Lumerical-FDTD绝密手册】：专业人士揭秘仿真速成之道

参考资源链接：[Lumerical-FDTD Solutions中文教程：入门到高级详解](https://wenku.csdn.net/doc/nktii7nkp8?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Lumerical FDTD的理论基础

## 1.1 FDTD方法概述
有限时域差分（Finite-Difference Time-Domain，FDTD）方法是一种在时间域内直接求解麦克斯韦方程的数值计算技术。该技术通过离散化麦克斯韦方程，将连续的物理场问题转化为计算机可以处理的有限差分方程组，从而可以在时间和空间上模拟电磁波的传播和相互作用。

## 1.2 理论基础与数学公式
FDTD的核心在于将时间与空间离散化，对于电磁场中的每一点，在每个时间步长，通过迭代计算可以得到该点的电场和磁场的数值。以一维波动方程为例，可以推导出离散化的时间和空间关系式，进而应用到三维空间中。这种离散化处理是FDTD方法的数学基础。

## 1.3 数值色散与稳定性条件
在FDTD模拟过程中，数值色散现象是不可避免的，它会影响计算精度和模拟结果的真实性。数值色散的产生主要由时间和空间离散步长决定，这要求在设置模拟参数时必须考虑稳定性条件，如Courant稳定性准则，以确保模拟过程的稳定性和准确性。

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## 第二章：Lumerical FDTD的安装与配置

### 2.1 安装Lumerical FDTD

安装Lumerical FDTD是进行任何仿真工作的第一步。这个过程涉及到软件的下载、硬件要求的检查以及安装向导的仔细遵循。Lumerical FDTD要求的操作系统通常是Windows、Linux或Mac OS X。

#### 系统要求

在安装前，确定您的计算机满足以下基本系统要求：

- 操作系统：支持Windows、Linux和Mac OS X。
- 处理器：至少双核，推荐使用多核处理器。
- 内存：至少8GB RAM，推荐16GB或更多。
- 硬盘空间：需要至少10GB的可用硬盘空间用于安装和运行。
- 显卡：至少支持OpenGL 3.3的图形卡。

#### 安装步骤

1. 从Lumerical的官方网站下载最新版本的Lumerical FDTD安装包。
2. 双击下载的安装文件启动安装向导。
3. 根据提示接受许可协议。
4. 选择安装位置，确保有足够的磁盘空间。
5. 完成安装并根据需要重启计算机。

### 2.2 配置Lumerical FDTD环境

安装完成Lumerical FDTD后，下一步是配置仿真环境。这包括设置许可证、环境变量等。

#### 设置许可证

Lumerical FDTD支持两种许可证模式：网络许可证和本地许可证。网络许可证适用于需要从网络服务器获取许可证的用户，而本地许可证适用于购买了单机版许可证的用户。

- **网络许可证配置**：需要配置许可证服务器的IP地址和端口。
- **本地许可证配置**：需要将许可证文件复制到指定目录。

#### 环境变量配置

Lumerical FDTD可能需要特定的环境变量来正确识别安装路径和许可证文件。在Windows中，可以通过“系统属性” -> “高级” -> “环境变量”进行设置；在Linux或Mac OS中，通常需要编辑shell配置文件。

### 2.3 验证安装与配置

安装和配置完成后，需要进行验证以确保Lumerical FDTD安装成功并且可以正常运行。

#### 启动软件

启动Lumerical FDTD软件，通常通过开始菜单或桌面快捷方式完成。软件启动后，检查界面是否显示正常。

#### 运行示例仿真

为了验证安装，用户可以运行软件自带的示例仿真项目。这有助于检查软件是否能正确加载、运行和展示仿真结果。

graph LR
    A[开始安装] --> B[下载安装包]
    B --> C[运行安装向导]
    C --> D[接受许可协议]
    D --> E[选择安装位置]
    E --> F[完成安装]
    F --> G[重启计算机]
    G --> H[配置许可证]
    H --> I[设置环境变量]
    I --> J[验证安装]
    J --> K[启动软件]
    K --> L[运行示例仿真]
    L --> M{是否成功运行}
    M -->|是| N[安装成功]
    M -->|否| O[检查错误日志]
    O --> P[重新配置]

通过以上步骤，用户可以完成Lumerical FDTD的安装与配置。为了确保安装质量，建议用户仔细阅读官方文档，并根据自己的需求进行配置。一旦软件运行起来，就可以准备进行模拟的参数设置，进入模拟世界的探索之旅了。

# 3. Lumerical FDTD模拟的参数设置

## 3.1 材料参数的定义与选择

### 3.1.1 各向同性与各向异性材料

在光电子器件和光子集成系统的设计中，材料的选择对模拟结果至关重要。Lumerical FDTD 允许用户定义不同类型的材料特性，从而精确地模拟电磁波与材料的相互作用。

**各向同性材料**是材料特性在所有方向上相同的材料，其折射率 n 为常数，因此其介电常数 ε 也是常数。在 FDTD 模拟中，对于各向同性材料的定义和使用相对直接，用户只需要指定一个介电常数或折射率值即可。

% 示例代码：设置各向同性材料参数
material('name', 'isotropic_material');
material('isotropic_material', 'epsilon', 2.25); % 介电常数为 2.25 的各向同性材料

在上述代码中，我们通过 FDTD 的脚本语言定义了一个名为 `isotropic_material` 的各向同性材料，并赋予它一个介电常数值 2.25。FDTD 在模拟过程中会使用这些参数来计算材料内的电磁场分布。

**各向异性材料**在不同方向上具有不同的电磁特性。例如，晶体材料和某些复合材料在不同方向上的折射率可能会有所不同。FDTD 允许用户为各向异性材料定义介电张量，以模拟这种方向依赖性。

% 示例代码：设置各向异性材料参数
material('name', 'anisotropic_material');
material('anisotropic_material', 'epsilon', matrix([[2.2, 0, 0], [0, 2.1, 0], [0, 0, 2.0]]));
% 使用介电张量定义各向异性材料的介电常数

在模拟中，FDTD 会根据定义的介电张量在不同方向计算电磁波的传播和折射特性。这使得 FDTD 在模拟复杂材料系统时具有更高的灵活性和精确度。

### 3.1.2 非线性材料与色散材料参数

**非线性材料**在强光场的作用下，其介电常数会随着光强的变化而改变。在 Lumerical FDTD 中，可以定义非线性材料的介电常数为光强度的函数。

% 示例代码：设置非线性材料参数
material('name', 'nonlinear_material');
material('nonlinear_material', 'epsilon', 'epsilon0 + delta * power'); % epsilon0 为线性部分，delta 为非线性系数，power 为光强

**色散材料**则具有随频率变化的折射率特性。Lumerical 提供了多种色散模型，如 Drude、Lorentz 等，用于模拟材料的色散效应。

% 示例代码：设置色散材料参数
material('name', 'dispersive_material');
material('dispersive_material', 'epsilon', 'epsilon无穷大 + (epsilon0 - epsilon无穷大) / (1 + (f/f0)^2)');
% epsilon0 为静态介电常数，epsilon无穷大为高频极限介电常数，f0 为共振频率

通过定义正确的材料模型，可以在 FDTD 模拟中准确地预测非线性和色散材料对电磁波传播的影响，这对于激光器、调制器和其他非线性光子器件的仿真至关重要。

## 3.2 网格和时间步长的设置

### 3.2.1 网格尺寸的选取原则

FDTD 方法通过离散空间和时间来模拟电磁场的传播，因此网格和时间步长的设置对模拟的准确性和效率有很大影响。网格尺寸的选择应遵循以下原则：

1. 网格尺寸应足够小，以正确解析模拟结构的最小特征尺寸。
2. 依据光波在材料中的波长确定网格尺寸，一般推荐在材料中波长的1/10以下。
3. 对于具有高折射率的材料，需要更小的网格尺寸以获得准确结果。

% 示例代码：设置网格尺寸
set numerics; 
MeshOverride = 1/10; % 设置网格尺寸为材料中波长的 1/10
MeshOverrideX = MeshOverride; % X方向网格尺寸
MeshOverrideY = MeshOverride; % Y方向网格尺寸
MeshOverrideZ = MeshOverride; % Z方向网格尺寸

### 3.2.2 时间步长与稳定性条件

FDTD 稳定性的一个基本条件是时间步长 Δt 必须满足 Courant 条件，即：

\[ \Delta t \leq \frac{1}{c \sqrt{\frac{1}{\Delta x^2}+\frac{1}{\Delta y^2}+\frac{1}{\Delta z^2}}} \]

其中，c 是真空中的光速。

% 示例代码：设置时间步长
set numerics;
CourantFactor = 0.5; % 通常时间步长因子设置为小于1的值，确保稳定
TimeStep = CourantFactor / (c * sqrt(1/MeshOverrideX^2 + 1/MeshOverrideY^2 + 1/MeshOverrideZ^2));

在上述代码中，我们通过设置数值计算参数，确保了时间步长满足稳定性条件。遵循这一原则不仅能够保证计算的稳定性，同时还可以提高计算效率。

## 3.3 边界条件和光源设置

### 3.3.1 边界条件的选择与影响

在模拟过程中，必须对仿真区域的边界进行处理，以便模拟开放空间或无限介质。FDTD 提供了多种边界条件选项，如周期性边界、完美匹配层（PML）边界、金属边界等。这些边界条件对模拟结果有显著影响。

- **周期性边界**通常用于模拟周期性结构，如光栅、晶体等。
- **完美匹配层（PML）**边界用于吸收模拟区域边缘处的散射波，减少反射，从而模拟无限介质条件。
- **金属边界**可以模拟理想导体，用于模拟封闭型结构。

% 示例代码：设置边界条件
pml(1:2, 1:2); % 在x和y方向设置两层PML

### 3.3.2 点源、线源和面源的创建与配置

**点源**通常用于模拟位于空间中某一点的光源，是进行空间电磁场分布研究的基础。

% 示例代码：创建点光源
source('name', 'point_source', 'type', 'point', 'position', [0, 0, 0]);

**线源**常用于模拟一维光源，如条形光源或波导模式。

% 示例代码：创建线光源
source('name', 'line_source', 'type', 'line', 'linepoint1', [0, 0, 0], 'linepoint2', [0, 0, 1]);

**面源**则用于模拟二维光源，例如薄膜表面的发光。

% 示例代码：创建面光源
source('name', 'plane_source', 'type', 'plane', 'center', [0, 0, 0], 'size', [0, 0, 1]);

通过精心设计光源的类型、位置、频率等参数，可以在 FDTD 模拟中重现各种复杂场景下的光场分布，为分析器件性能提供可靠的数据支持。

# 4. Lumerical FDTD模拟实践

## 4.1 仿真模型的构建与导入

### 4.1.1 基于结构的仿真模型构建

在进行FDTD模拟时，首先需要根据具体的物理问题设计并构建出合适的仿真模型。这一过程通常涉及对所研究设备或结构的几何参数的定义，以及材料属性的设定。例如，在研究光波导时，构建模型需要定义波导的几何尺寸、形状、以及材料折射率等。

模拟模型的构建一般可以通过Lumerical软件自带的图形用户界面（GUI）来完成。Lumerical提供了直观的绘图工具，可以用来精确地绘制不同形状和材料的结构。例如，使用结构编辑器可以绘制出规则的矩形波导，再通过参数设置给波导赋予特定的折射率。

在构建模型的过程中，应始终关注以下几点以确保模型的正确性：
- 确保几何结构与实际物理问题相符合。
- 选择合适网格大小来提高计算精度。
- 为模型添加适当的边界条件以模拟实际环境。

### 4.1.2 模型导入与验证

构建完毕后，模型需要被导入FDTD求解器进行模拟计算。在Lumerical中，通常通过一个“导入”命令或“仿真”按钮来完成这一过程。在模型导入前，可以进行一些简单的验证工作，比如检查材料属性是否正确设置，边界条件是否适当，以及光源设置是否符合预期等。

导入模型后，Lumerical提供了一系列的验证工具来检查模型的正确性。例如，可以使用“场监视器”来监测模型内部的电场或磁场分布，确保没有异常出现。此外，可以利用“几何诊断”功能来检测结构是否存在问题，比如不连续的边界或穿透的材料。

验证通过后，便可以开始设置仿真参数进行求解计算。仿真参数包括时间步长、总模拟时间、网格划分方式等。设置好参数后，启动模拟，软件将通过迭代计算各个时间步长下的电磁场分布。

## 4.2 结果监测与数据提取

### 4.2.1 场分布与光谱数据监测

在FDTD仿真中，监视电磁场的时域分布对于理解器件或结构的工作原理至关重要。Lumerical提供了多种场监视器来帮助用户获得不同时间点的电场和磁场数据。通过设置监视器，可以在感兴趣的区域获得详细的场分布信息。

光谱数据的监测也是评估器件性能的一个重要方面。例如，对于光波导的仿真，需要监测其传输特性，这通常涉及到频域分析。Lumerical中可以通过快速傅里叶变换（FFT）将时域数据转换为频域数据，从而分析其频谱特性。

### 4.2.2 时域与频域数据的提取

对于获得的时域数据，可以通过绘制波形图来直观显示其变化。而对于频域数据，通常需要分析其在特定频段的响应，比如在光波导仿真中，我们关注的是特定波长下的传输效率和损耗。

数据的提取通常涉及到对场分布监测结果的后处理。在Lumerical中，可以通过内置的数据分析工具或脚本接口来提取这些数据。提取的数据可以被用来绘制各种图表，比如光谱图、传输曲线等。

此外，为了深入分析模型特性，有时候还需要进行参数扫描分析，即对某些关键参数进行改变，观察仿真结果的变化趋势。这一步骤对于理解器件性能与设计参数之间的关系非常有用。

## 4.3 仿真案例分析与优化

### 4.3.1 光波导仿真案例分析

光波导在集成光学中具有重要的应用，例如在光纤通信和光学传感器中。在进行光波导仿真时，首先要定义波导的几何结构以及相关材料参数。例如，硅基波导的折射率通常比周围介质高，因此在仿真中可以设置为1.46来模拟实际情况。

在本案例中，我们构建了一个简单的条形波导结构，并设置了相应的边界条件和光源。通过FDTD仿真，我们获得了波导内部的电磁场分布，并通过分析得到传输损耗和光谱响应。

### 4.3.2 参数优化方法与结果评估

仿真结果并不总是一步到位达到预期效果，通常需要经过多次参数调整和优化。在优化过程中，可以利用Lumerical的参数扫描功能来系统地调整特定参数，并监测这些变化对性能的影响。

例如，在光波导仿真中，可以通过调整波导的宽度来寻找最佳的传输效率。同时，还可以优化波导的输入和输出耦合结构，以减少端口处的反射损耗。

在参数优化过程中，评估结果的标准可能包括插入损耗、带宽、模式分布等指标。这些指标的评估有助于确定最终的波导设计是否满足特定应用的要求。

最终，通过对比不同优化策略下的仿真结果，可以找到最适合的设计方案，并为进一步实验设计和实际应用提供理论基础。通过仿真结果和参数优化，研究人员可以大大缩短开发周期，减少实验成本，提高研究效率。

# 5. Lumerical FDTD的高级应用技巧

在上一章中，我们已经了解了Lumerical FDTD在模拟实践中的基本操作和仿真案例。现在，我们将深入探讨Lumerical FDTD的高级应用技巧，包括自定义脚本与宏的编写、多物理场耦合模拟以及如何实现仿真的并行计算与加速。

## 5.1 自定义脚本与宏的编写

### 5.1.1 Lumerical脚本语言基础

Lumerical提供了一套强大的脚本语言，用于自动化仿真流程和控制仿真环境。该脚本语言基于ANSI C，因此对于有编程经验的用户来说相对容易上手。

#### 语法结构

Lumerical脚本语言采用C语言的语法结构，具有以下特点：

- 支持C语言的数据类型和运算符。
- 支持结构化编程，包括条件语句和循环语句。
- 提供了丰富的内置函数，用于操作仿真对象和获取数据。

#### 常用命令和函数

在Lumerical脚本中，一些常用的命令包括：

- `?` 和 `??`：分别用于定义变量和宏。
- `run`：用于执行其他脚本文件。
- `set`：用于设置对象属性。

示例代码：

set("x", 1e-6);
?x; // 打印变量x的值

run("test_script.lsf"); // 运行名为test_script.lsf的脚本

?getresult("monitor1", "E"); // 获取名为monitor1的监控器中电场E的值

### 5.1.2 常用宏命令与脚本编写实例

宏命令用于自动化重复性的任务，以下是一些常用的宏命令：

- `select`：选择仿真对象。
- `add`：添加新的仿真对象。
- `create`：创建新的结构。

#### 实例：创建复杂结构

在实际的仿真任务中，我们可能会遇到需要创建复杂结构的情况。这时，可以通过编写脚本来实现。

示例脚本：

select("CHARGE"); // 选择CHARGE仿真环境

?add("rect", "name=diode_region", "x", 1, "y", 1, "z", 1, "material", "Si");
// 创建一个名为diode_region的矩形结构，材料为硅，尺寸为1x1x1

select("diode_region");
?set("z", 1e-6, "z max", 2e-6);
// 修改diode_region的z方向尺寸，使其上下表面不等距

?create("cylinder", "name=cylinder1", "x", 0.5, "y", 0.5, "z", 1.5, "r", 0.1);
// 在中心创建一个半径为0.1的圆柱形结构

该脚本通过定义和修改结构的参数，成功创建了一个带有圆柱形结构的半导体器件模型。

## 5.2 多物理场耦合模拟

### 5.2.1 热效应与光学模拟的耦合

在进行光学仿真时，材料的温度变化可能会对光学性质产生影响，因此需要考虑热效应与光学模拟的耦合。

#### 热效应的基本概念

当光能被材料吸收时，材料的温度会升高，这可能会引起材料折射率的变化，从而影响光学性能。

#### 耦合流程

- **定义热源**：首先要定义光学能量转换为热能的热源。
- **仿真设置**：设置合理的仿真时间和步长，确保热效应能够被准确模拟。
- **结果分析**：分析温度分布对材料折射率的影响，进而评估对光学性能的影响。

示例代码：

# Define optical source
optical_source = getobject("光源对象名称");
set("power", P光功率, optical_source);

# Thermal simulation settings
T_initial = 300; // 初始温度300K
set("temperature", T_initial);

# Run the simulation
run("fdtd"); // 运行FDTD仿真

# Analyze the temperature effect
temp_profile = getresult("温度监控器名称", "temperature");
refr_index_shift = thermal_optical_shift(temp_profile);
# 假设thermal_optical_shift是一个函数，用于计算折射率变化

### 5.2.2 电学特性与光学特性的结合

在某些应用中，电学特性对光学特性的调制也是一个重要的考虑因素。例如，在电光调制器中，通过外加电场来改变材料的折射率。

#### 电光效应

电光效应是指在电场作用下，材料的折射率会随着电场强度变化而变化的现象。

#### 耦合流程

- **定义电场**：设定外加电场，以及电极的布局。
- **优化电极设计**：通过仿真优化电极的形状和材料，以获得最佳的电光调制效果。
- **分析耦合效果**：计算电场分布对光学性质的影响，并进行相应的模拟分析。

示例代码：

# Define the electrodes
electrode1 = getobject("电极1名称");
electrode2 = getobject("电极2名称");

# Apply the voltage
voltage = V外加电压;
set("voltage", voltage, electrode1);
set("voltage", -voltage, electrode2);

# Run the simulation
run("fdtd"); // 运行FDTD仿真

# Analyze the electro-optic effect
index_shift = getresult("折射率监控器名称", "index");
# 通过折射率变化量评估电光调制效率

## 5.3 仿真的并行计算与加速

### 5.3.1 分布式计算的优势与设置

在处理大规模复杂模型时，单机计算能力可能不足以满足仿真需求。分布式计算可以充分利用多台计算机的计算资源，大幅提升仿真效率。

#### 分布式计算原理

分布式计算通过将任务分散到多台计算节点上执行，各个节点之间的任务并行运行，相互之间通过消息传递进行协调。

#### 分布式计算的设置

- **集群配置**：需要一个由多台计算机组成的集群，每台计算机上运行有Lumerical FDTD。
- **任务管理**：使用Lumerical提供的任务管理工具分配和管理任务。
- **数据同步**：确保所有计算节点间的数据同步和一致性。

示例配置代码：

# Cluster setup in Lumerical script
cluster = create("distributed");
set(cluster, "nodes", "node1, node2, ..., nodeN"); // 指定计算节点列表
set(cluster, "mode", "cluster"); // 设置为集群模式

# 分配任务
for (i = 1; i <= N; i += 1)
{
    run("fdtd_sim_" + asstring(i) + ".lsf", cluster); // 分别在各个节点上运行仿真脚本
}

### 5.3.2 性能优化与加速技巧

性能优化是提高仿真效率的重要手段，它不仅包括硬件资源的优化，还包括软件算法的改进。

#### 硬件资源优化

- **使用高速计算资源**：比如GPU加速卡。
- **优化网络通信**：减少节点间数据传输的延迟。

#### 软件算法优化

- **算法改进**：采用更高效的算法来减少计算量。
- **内存优化**：通过减少内存使用，加速数据读写。

示例代码：

# Memory optimization in Lumerical script
set("solver memory", "2GB"); // 设置仿真器内存使用限制
set("keep results", "none"); // 不保存中间数据结果，以节省内存

# Run the optimized simulation
run("fdtd_optimized.lsf");

通过上述设置，我们可以有效地利用有限的计算资源进行更高效的仿真工作。

通过本章节的介绍，我们可以看到，Lumerical FDTD不仅在基本的光学仿真中有着强大的功能，通过高级应用技巧，它在复杂的多物理场耦合以及大规模并行计算中也具有显著优势。掌握这些高级技巧，对于提升仿真效率、缩短研发周期、推动技术创新都有着重要的意义。

# 6. Lumerical FDTD的未来发展趋势与挑战

Lumerical FDTD作为光子学领域内广泛使用的一种数值模拟工具，正在不断地与新兴技术进行融合，以期推动仿真技术的发展。本章节将探讨Lumerical FDTD在未来的发展趋势，以及面临的技术挑战。

## 6.1 新兴技术与Lumerical FDTD的结合

### 6.1.1 人工智能在仿真中的应用

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的研究者开始探索AI在光子学仿真中的潜力。AI技术，尤其是机器学习算法，可以在优化仿真参数、自动识别材料属性、分析大量仿真数据等方面发挥重要作用。例如，利用机器学习可以自动生成或者预测复杂结构中的材料参数，从而减少繁琐的手动输入工作，并提高仿真效率。

# 示例代码：使用机器学习预测材料参数
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 假设我们有输入特征和标签
input_features = keras.Input(shape=(10,))
x = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(input_features)
x = keras.layers.Dense(32, activation='relu')(x)
output_material_params = keras.layers.Dense(3, activation=None)(x)

# 构建模型并编译
model = keras.Model(inputs=input_features, outputs=output_material_params)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 假设我们已经有了训练数据
# train_features, train_labels = ...

# 训练模型
# model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=64)

### 6.1.2 量子计算与FDTD模拟的前瞻

量子计算被认为是对传统计算能力的革命性跃迁。虽然目前量子计算尚处于初级阶段，但其在模拟量子系统方面的潜力已被认可。对于Lumerical FDTD来说，量子计算的发展将意味着未来能够处理更大规模的仿真问题，甚至有可能实现对量子效应的直接模拟。不过，这需要对现有的算法和计算模型进行根本性的改造，以便与量子计算机的运行模式相适应。

## 6.2 仿真技术的局限性与挑战

### 6.2.1 模拟精度与计算成本的权衡

在光子学仿真领域，提高模拟精度通常是优化目标之一。然而，更高的精度往往伴随着更高的计算成本和更长的计算时间。如何在有限的资源下达到最优的模拟精度，是Lumerical FDTD使用者经常面临的挑战。这要求模拟工程师根据具体的应用场景，选择合适的网格分辨率、时间步长和边界条件来平衡精度和效率。

### 6.2.2 挑战当前技术的复杂性问题

现代光子学器件的复杂性不断提高，仿真难度也随之增加。从简单的二维结构到复杂的三维结构，从单一物理场到多物理场耦合，再到非线性效应和光学超材料，模拟的复杂性对仿真软件提出了更高的要求。为了应对这些挑战，仿真软件必须不断更新和改进，同时研究者需要掌握更多的专业知识和技能，以适应不断变化的仿真需求。

本章节探讨了Lumerical FDTD在当前与未来可能面临的挑战和发展的方向。技术的发展永无止境，只有不断探索和创新，才能使仿真技术更好地服务于科学研究和工程应用。随着计算能力的提升，以及与新技术的融合，未来的Lumerical FDTD将会是一个更加精准、高效和智能的仿真工具。