随机并行梯度下降算法：激光相干合成的动态控制与带宽优化

本文主要探讨了基于随机并行梯度下降（SPGD）算法在大型固体激光装置多路相干合成中的动态相差控制与带宽分析。首先，SPGD算法作为一种优化技术，其核心在于通过并行处理多个数据点，以加快收敛速度，特别适用于高效率地解决大规模优化问题。在激光光学领域，它被应用于调整多路光束的相位差，以实现高质量的相干合成。 作者首先概述了SPGD算法在相干合成中的应用原理，包括如何利用算法的自适应增益特性来保证稳定性的同时提升收敛速度。实验部分，通过实际操作，作者构建了两个波长为800纳米、带宽为30飞秒的光束系统，分别在10, 15, 20, 25赫兹的动态相差条件下测试了算法的性能。结果显示，算法对于动态活塞相差和指向性相差有良好的校正效果，但随着相位噪声强度和频率的增加，算法的有效控制带宽会有所下降。 带宽分析部分，研究了算法控制带宽与光束路数、算法执行速度的关系。发现当算法执行速度提高，或者光束路数减少时，控制带宽会相应增大。然而，由于硬件设备的限制，SPGD算法在处理四路以上、带宽为30飞秒的激光阵列时，其性能优势可能会减弱，不适合此类高复杂度的应用场景。 文章最后强调，对于高能短脉冲激光的相干合成，远场强度分布的平方和被确认为衡量性能的重要指标。总结来说，随机并行梯度下降算法在激光相干合成中展示了其独特的优点，但也存在一定的适用范围和限制，这对于设计和优化多路激光系统具有重要的指导意义。