自适应增益优化的高效随机并行梯度下降算法在激光光束净化中的应用

"基于高效随机并行梯度下降算法的板条激光光束净化，针对传统SPGD算法的局限性，提出了一种结合自适应增益和联合指标优化的高效算法，该算法在数值仿真中表现出优于传统方法的性能，并在千瓦级板条激光器光束净化实验中得到验证，显著提高了收敛速度和光束质量。" 本文主要讨论了激光光学领域的一个重要问题——如何提高板条激光器的光束质量。传统的随机梯度下降（SPGD）算法在光束净化过程中存在参数调节困难和收敛速度慢的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了一种创新的高效随机并行梯度下降算法，该算法引入了自适应增益机制和联合指标优化策略。 自适应增益机制是该算法的关键特点之一，它允许算法根据实际情况动态调整优化过程中的参数，避免了人工频繁调节的繁琐步骤，从而提高了算法的自动化程度和适用性。联合指标优化则旨在综合考虑多个性能指标，确保在多目标优化过程中找到全局最优解，这对于复杂系统如板条激光器的光束净化尤其重要。 通过数值仿真，新算法显示出了更快的收敛速度和更优的收敛效果。与传统SPGD算法相比，新算法在不需要额外参数调节的情况下，仍能显著提升光束净化的效率。在实际应用中，这一改进对于千瓦级板条激光器的光束质量提升具有重大意义。在实验中，激光光束质量参数β从7.89优化到了1.95，这表明光束质量得到了显著改善，对于激光应用的精度和效率有显著提升。 此外，该工作还涉及到自适应光学，这是激光光学中的一个重要分支，旨在通过实时校正系统来改善激光光束的质量。在千瓦级板条激光器中，自适应光学系统的应用可以有效应对激光传播过程中的各种扰动，如热效应和湍流等，以达到理想的光束特性。 随机并行梯度下降算法在大规模优化问题中有着广泛的应用，特别是在机器学习和深度学习领域。将这一概念应用于激光光学，尤其是板条激光器的光束净化，展示了跨学科知识的融合和创新潜力。未来，这种高效的优化算法可能被进一步推广到其他高功率激光系统，推动激光技术的发展。 这篇研究提出了一种创新的、基于自适应增益和联合指标优化的高效SPGD算法，成功解决了传统算法在板条激光光束净化中的问题，提高了光束质量，对激光技术的进步具有积极的推动作用。