混合编程设计软件：透射式计算机光学元件与机器学习

"本文主要探讨了基于人工智能和机器学习技术的计算机光学元件（COE, Computer Optics Element）的混合编程软件设计，旨在实现更高效、精确的光学场分布改变。" 在当前科技发展的背景下，人工智能和机器学习已经成为解决复杂问题的关键工具。在光学领域，计算机光学元件（COE）被广泛应用于光波和微波波段的场分布控制，以满足各种应用场景的需求。本论文深入研究了COE设计的基本理论，特别关注了标量衍射理论，这是理解和设计光学元件的基础。 为了提高设计效率和精度，作者提出了一种改进的广义最小二乘（GS）算法，用于计算迭代初始值。相较于传统的GS算法，这种改进的方法具有更快的收敛速度和更高的运算精度，从而在算法层面优化了COE的设计过程。 在优化算法的基础上，研究者采用了混合编程技术，结合C++和Fortran 90两种编程语言开发了一款透射式COE设计软件。C++因其强大的用户界面功能而被广泛应用，而Fortran 90则以其卓越的数值计算能力和快速的执行效率著称。将两者相结合，使得设计软件不仅界面友好，操作简便，而且计算速度快，具备高度的通用性。 该软件能够设计出针对任意目标图样的透射式COE，并提供了元件设计验证功能，确保设计的合理性。实验结果显示，软件成功设计出将高斯光束转化为特定文字和图案的元件，模拟效果与预期一致，充分证明了混合编程方法在COE设计中的优越性。 总结关键词：计算机光学、透射式衍射光学元件、混合编程 这篇论文的贡献在于，它不仅展示了人工智能和机器学习在光学领域的应用潜力，还通过混合编程方法提升了COE设计的效率和质量，为未来的相关研究提供了有价值的参考。混合编程方法的采用，为软件工程领域开辟了新的思路，对于推动光学元件设计的进步具有重要意义。