一.
薄膜设计中数理概念的引入
{5HQ=& 2P${5WT 光学薄膜设计的重大变革:Philip Baumeister于1958年提出将设计问题转换为优化问题来考虑。
p&0 G
/J Y6S 而优化问题则由一系列设计
参数(通常为层厚度)构成的评价函数来表达,使评价函数最小化则为膜系设计的目标。
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1{RA\CF 3q@H8%jcw 二.针式算法的引入及其数理思想:
69Z`mR j9w{=( MV 对于一膜系设计,已完成优化后,则层数和厚度已固定。若仍没有达到预计设计目标(即评价函数并不是足够小),此时一般优化方法难以再进一步进行优化(此时再优化还是会返回原优化状态)。针式优化则通过在膜系中插入一薄层(针式层)来改变层数,从而达到进一步优化的目的。
R#?atL$( 0F6@aQ\y3 莫斯科大学的亚历山大教授于1982年发明了针式优化技术,这一核心技术使得
Optilayer运算速度比同时期的任何一款设计软件都要快数百倍。
~BgYD)ov ;9-J=@KY4 下图中图1为一优化后的三层膜的折射率剖面图,其用一般优化已无法再进一步进行优化。故而通过插入一针式层来优化,如图2所示:
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DY/%|w*L 图1. z方向为厚度,n(z)为折射率。
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cG 3tn&AXi 图2. 在薄膜中某一厚度位置插入一折射率为n的狭长薄膜层。
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{j<?+o5A 上图中最左侧为基底折射率,最右侧为入射媒介,两阴影区为针式变量(needle varition)。
YACx9K H FPZ@6 物理上引入针式层后,数学上必然会引起评价函数值的变化。通过利用评价函数对新层厚度求偏导,考察当针式变量发生于多层膜内z点处且新层折射率为

时(见图2),评价函数(merit function)的变化为:
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Oml /;p iAPGP-<6 其中,函数

被称为微扰函数(perturbation function)
- K"L6m| _5p]Arg?}& 由上式可看出由于新层厚度

为正且方程右边第二项为

的高阶微小量,故而在上式中评价函数的变化极大程度上取决于微扰函数的正负。即微扰函数为负时,评价函数减小。
KV'3\`v@LY a3z_o)" 通过数学方法能在不插入新层的情况下计算微扰函数,从而得出评价函数值。
Sht3\cJ8 HCYy9 针式优化原理:当某点处微扰函数为负值时,插入一针式变量(保证新层厚度

足够小,以使得的

高阶微小量足够小)将能使得评价函数减小。
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Y{@foIZ aW;)-0+ 如上图所示,在微扰函数最低点插入针式变量将能获得评价函数最大的减小量。
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:^OW5 d .)1u0 (? 针式算法思路:不断于扰动函数最低点(且为负值)处插入针式变量至微扰函数无负值区时优化过程终止。其过程如下图:
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k^B7M} V' i@N 三.OptiLayer针式算法的优点:
BvH I}= P.=Dd"La 1.计算速度上:
?VTP|Z AT2D+Hi=E 针式算法通过不断于微扰函数最低点(且为负值)处插入针式变量从而不断获得评价函数最大的减小量,所以针式算法是一种阶越性的能极快地使评价函数最小化的算法。
l Dwq[ I]w x[BA <UNO 针式算法与一般算法的优化进程示意图如下:
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'vjU6gW 针式算法(黑线)和一般算法(红线)的优化进程示意图
I8IH\5k D.a\O9q"&{ 图中横轴为计算时间,纵轴为评价函数值
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x.<R#, M?n}{0E4 由上图中优化进程示意图的比较,我们可以看出针式算法运算速度明显优于一般算法,因而使得OptiLayer软件具有比一般设计软件快数百倍的计算速度。
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Ta 2.优化效果上:
!HW?/-\,O e;"%h%' 针式优化通过插入新层使得再优化成为可能。从而使得OptiLayer软件能达到更好的优化效果。