组合反演算法在多层高反膜光学参数估计中的应用

"多层高反膜光学常数和厚度的反演 (2011年)" 本文探讨的是如何利用优化算法解决多层高反膜的光学常数和厚度的反演问题，即从测量的光谱数据中推算出薄膜材料的特性。作者周天宇、杨开勇和吴素勇来自国防科学技术大学光电科学与工程学院光电工程系，他们在2011年的研究中提出了一种结合遗传算法和Levenberg-Marquardt算法的组合反演方法。 遗传算法是一种基于生物进化理论的全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。其特点是具有良好的全局寻优能力和鲁棒性，能够处理复杂的优化问题，特别是当解决方案空间巨大时。而Levenberg-Marquardt算法是一种非线性最小二乘法，用于求解非线性函数的最小值，具有快速和高效的局部收敛能力。 研究中，作者发现将这两种算法结合起来，可以有效解决多层膜的光学常数和厚度的反演问题。组合反演算法结合了遗传算法的全局优化能力和Levenberg-Marquardt算法的局部优化能力，能够在实际约束条件下更准确地找到多层膜的光学常数和厚度。尤其在寻找全局最优解方面，该方法表现突出。 全光谱透射拟合法是反演过程的基础，它通过比较实测光谱数据和理论计算的透射谱，来估算薄膜的光学参数。作者使用组合反演算法，在考虑和不考虑测量误差的情况下，对15层规整高反膜进行了反演，结果得到了精确的薄膜参数。模拟实验验证了该组合反演算法在解决多层膜反演问题上的有效性，尤其是在确定多层膜的光学常数和厚度方面，具有重要的实际应用价值。 关键词涉及薄膜光学、光学常数、全光谱拟合法以及遗传算法。文章的分类号为O484.4，文献标志码为A，表明这是一篇工程技术领域的学术论文。这项研究为多层高反膜的光学特性分析提供了一种新的、有效的计算方法，对于光学材料和器件的设计与优化具有重要意义。