量子进化算法优化的宽角度EUV多层膜设计策略

本文主要探讨了基于量子进化算法的宽角度极紫外（EUV）多层膜设计技术，这是一种创新的理论设计方法，利用了实数编码量子进化算法（RQEA）来优化光学薄膜性能。在传统的薄膜设计中，遗传算法（RGA）是常用的一种优化工具，但本文的研究结果显示，RQEA在处理宽角度Mo/Si多层膜设计时表现出了显著的优势，尤其是在种群规模较小、搜索效率高以及求解精度方面。 RQEA作为一种进化计算技术，它模拟了自然界中的生物进化过程，通过迭代改进的方式寻找最优解。在光学薄膜设计中，这意味着算法能够快速找到满足特定性能要求的多层膜结构，如高反射率和宽广的反射带。具体到本研究，目标是设计出当入射光波长为13.5纳米，入射角范围在0°至18°之间，反射率达到50%的宽反射带Mo/Si多层膜。这种膜的应用可能涉及到光刻技术，特别是在半导体制造领域，EUV光刻因其波长短而能实现更精细的图案蚀刻。 文中对比了RQEA与RGA在设计过程中的表现，表明RQEA在处理这类复杂问题时更具优势，这为未来在光学薄膜设计，特别是对于需要宽角度和高精度控制的薄膜，如用于下一代光刻技术的EUV多层膜，提供了新的设计思路和技术支撑。 此外，论文还强调了量子进化算法在光学薄膜设计领域的潜在应用价值，预示着这一技术可能会推动相关领域的技术革新和发展。研究人员张超、张杰瑞、王一名和匡尚奇的合作，不仅展示了理论设计的可行性，也为实际工程应用提供了理论基础。通过接收和修改基金项目的支持，包括国家自然科学基金青年基金和吉林省科技发展计划，他们的工作得到了进一步的资助和验证。 总结来说，这篇文章提供了一种新颖且高效的宽角度EUV多层膜设计方法，展示了量子进化算法在解决光学薄膜设计难题上的潜力，对于提升光刻技术和相关领域的发展具有重要的理论意义和实践价值。