随机并行梯度下降算法优化光纤放大器相干合成：实验验证与应用前景

本文主要探讨了利用随机并行梯度下降（SPGD）算法在多路光纤放大器相干合成中的应用。SPGD算法是一种优化技术，在激光领域具有潜在的优势，特别是在处理多路光纤信号的相位调控和同步问题时。文章首先通过数值模拟展示了如何使用SPGD算法来精确控制多路光纤激光的相位，这是实现相干合成的关键步骤，因为相位稳定性直接影响到合成后的光束质量。 在实验部分，作者聚焦于两路瓦级光纤放大器的相干合成，结果显示，通过SPGD算法的应用，系统的闭环控制能够显著提高目标圆孔内的能量，将能量提升了1.57倍。这一性能提升意味着算法的有效性，因为它不仅增强了光束的强度，还提高了能量集中度。实验数据进一步表明，算法的应用使得目标圆孔内能量大于理想值80%的概率从原来的27.7%提升到了70.3%，这意味着算法在实际应用中的成功率得到了显著提升，达到了更为理想的相干合成效果。 该研究的意义在于验证了SPGD算法在高功率光纤放大器相干合成中的可行性，这对于未来在光纤通信、激光技术和光子学等领域有着重要的潜在价值。通过这种方法，可以期待在大规模、高效率的光信号处理中获得更好的性能，例如在量子通信、数据中心互联或精密测量等领域。 然而，尽管实验结果令人鼓舞，但文章也提到了对算法在多路高功率光纤放大器中更广泛应用的探讨，这可能涉及到算法的复杂性、稳定性和扩展性等问题。作者可能在后续的研究中深入分析这些问题，并寻找可能的解决方案，以确保SPGD算法在实际环境中的长期稳定性和可靠性。 总结来说，这篇论文通过实验证明了随机并行梯度下降算法在光纤放大器相干合成中的潜力，为未来在高功率光纤系统中实现高效、稳定的相干合成提供了新的途径和技术支持。