本周六开课-fdtd+python超表面智能设计

专题一：COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践

1. COMSOL 光学仿真基础与进阶

目标： 系统掌握COMSOL Multiphysics在复杂光子学问题中的建模方法与仿真技巧，深入理解其背后的物理原理，为智能设计奠定坚实的仿真基础。

1.1.电磁理论与COMSOL仿真基础

1.1.1.   电磁场数值求解基础：麦克斯韦方程组的有限元求解原理；频域与瞬态求解器选择策略

1.1.2.   COMSOL建模流程：几何建模、材料定义、物理场设置、网格划分、求解器配置、后处理全流程详解

1.1.3.   边界条件深度解析：

周期性边界、端口、散射边界、完美匹配层（PML）的设置原理、适用场景与参数优化技巧

1.2.基础案例实战

1.2.1.   SPP表面等离激元

Ø 金属-介质界面的SPP激发与传播仿真

Ø 纳米天线（如偶极子）的场增强效应分析

1.2.2.   激光谐振腔

Ø F-P腔、环形腔本征模分析

Ø 模态体积与品质因子（Q值）的计算与优化

1.2.3.   超构原子

Ø 纳米柱结构的相位，振幅与偏振调制

Ø 参数化扫描：分析几何形状对光学性能的影响

Ø 纳米柱-孔配合结构的复消色差特性

1.3.进阶专题——前沿光子学仿真

1.3.1.   波导耦合与拓扑光子学

Ø 近邻波导的模场耦合理论（耦合模理论验证）

Ø 拓扑边界态设计与仿真

1.3.2.   光学非线性与激光器

Ø 二阶/三阶非线性效应仿真（如倍频、四波混频）

Ø 非线性增益与激光动力学简介

1.3.3.   多物理场耦合

Ø 声光耦合器仿真

Ø 光电热耦合：高功率激光器热透镜效应

2. AI 基础与光学应用

目标： 掌握使用PyTorch构建AI模型核心技能，将其应用于典型光学任务的建模与预测。

2.1. AI与PyTorch基础

2.1.1. Python(Numpy, PyTorch), CUDA加速环境配置

2.1.2. 核心语法：张量操作、自动求导机制、广播机制

2.1.3. GPU加速：自定义CUDA函数

2.2. 经典AI模型架构与论文复现

2.2.1. MLP（多层感知机）：构建回归与分类模型

2.2.2. CNN（卷积神经网络）

Ø 深入理解 VGG,   ResNet, DenseNet, U-Net的架构思想

Ø 论文复现1：使用CNN+ResNet完成光学模式分类（如光纤模式识别）

Ø 论文复现2：使用ResNet+U-Net完成荧光成像降噪

2.2.3. Transformer与注意力机制

Ø 核心原理剖析

Ø 论文复现3：构建Vision Transformer（ViT）用于光学图像分类

2.2.4. 生成式AI

Ø 论文复现4：搭建U-Net实现Diffusion Model用于生成超构表面结构

2.3. AI光学应用案例（1D/2D）

2.3.1. 全息图生成：输入目标光场，输出相位分布（GS算法+深度网络）

2.3.2. 相变材料光学性质预测：预测GST等材料的光学常数变化（时序模型）

专题二：FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用

1. 超表面概述与FDTD软件入门

1.1.超表面基础和应用及FDTD操作简介

1.1.1.软件界面与基本操作

1.1.2.仿真区域、边界条件与网格划分

1.1.3.光源与监视器的设置

1.2.超表面相位调控基础理论与实践操作

1.2.1.超表面相位调控手段（几何相位、传播相位、谐振相位）

1.2.2.单纳米结构单元的相位调控实践操作

1.3.超表面子单元库构建：子单元扫描；相位、透射率与截面尺寸关系

1.4.MATLAB超表面相位分布设计

1.4.1.FDTD与MATLAB配置

1.4.2.超构透镜子单元库数据导出

1.4.3.超构透镜相位分布设计实践

①利用MATLAB编写聚焦相位脚本

②导入子单元库、计算每个位置相位与库中相位误差

③选取误差最小子单元

④输出超构透镜子单元参数

1.5.超表面仿真设计与性能测试

1.5.1.完整超表面结构建模

1.5.2.远场/近场性能仿真分析

1.5.3.性能评估指标（聚焦效率、成像质量等）

2. 多功能超表面器件实战设计

Ø  实战一：偏振成像超构透镜设计

Ø  实战二：消色差超构透镜设计

Ø  实战三：全息超表面设计

Ø  实战四：超表面图像微分器件设计

3. FDTD超表面逆向设计入门介绍

3.1.FDTD与Python联合设计（Lumapi与Lumopt介绍、Lumopt下载）

3.2.FDTD与Python环境配置

3.3.逆向设计方法一：梯度下降算法及遗传算法介绍

3.4.逆向设计方法二：伴随法与拓扑优化介绍

3.5.逆向设计方法三：深度学习与神经网络介绍

4. FDTD联合Python逆向设计案例实践

4.1.利用Python调用Lumerical FDTD

4.2.在Python中编写FDTD仿真文件扫描超表面子单元库

4.3.逆向设计仿真文件基本介绍

4.4.基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解

4.5.利用等值线法导出逆向设计GDS文件

5. 超表面逆向设计论文案例复现

5.1.基于拓扑优化的超表面偏振分束器

--（根据发表在NANO LETTERS上的论文）

5.2.基于拓扑优化的消色差偏转器

-- (根据发表在NANO LETTERS上的论文)

5.3.超表面偏振光转换器设计

-- （根据发表在Chinese optics letters 上的论文）

5.4.基于形状优化的光束偏转器

--（根据发表在Light&Science Application 上的论文）

5.5.基于遗传算法的二维梯度超表面设计

--（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）

5.6.基于神经网络的超表面子单元光谱预测

-- (根据发表在NANO LETTERS上的论文)

COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践

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FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用

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COMSOL光学仿真全面教程：光子学与电磁学应用案例解析与实战

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机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

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智能光学计算成像技术与应用

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光学神经网络与人工智能应用

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