随机并行梯度下降优化在高能激光光束净化中的实验研究

本文主要探讨了在高能激光系统中，随机并行梯度下降（SPGD）算法在光束净化过程中的应用。光束净化是通过自适应光学技术来实现的，其目标是提高光束的质量，减少光束的波前畸变，从而提升系统的性能。对于小型化和降低成本的需求，无模型最优化的方法，特别是SPGD，因其能够处理复杂的波前校正问题而成为理想选择。 SPGD是一种优化算法，它通过并行计算多个随机梯度方向来寻找全局最优解，这对于大规模数据和复杂系统的优化具有显著优势。在本研究中，作者针对高能激光束常见的像差分布，进行了详细的数值模拟，模拟了SPGD在纠正这些波前畸变时的行为。他们构建了一个37单元的自适应光学光束净化实验平台，通过双边扰动梯度估计和迭代增益系数的自适应变化，研究了这些因素如何影响算法的收敛速度和稳定性。 双边扰动梯度估计反映了实际操作中可能遇到的噪声或不确定性，这在优化过程中是不可避免的。而迭代增益系数的自适应调整则有助于算法动态适应环境的变化，提高了其在实际应用中的鲁棒性。通过比较数值模拟的结果与实验数据，研究者验证了SPGD算法的有效性，证明了它在不同程度波前畸变校正方面的出色性能。 该研究的结果表明，随机并行梯度下降光束净化方案不仅理论上可行，而且在实践中也展现出了良好的校正能力和实用性，为高能激光系统的优化设计提供了新的思路和技术支持。未来的研究可以进一步优化算法参数，提升系统效率，或者探索适用于更多种类波前畸变的校正策略，以满足日益增长的高能激光技术需求。