7×1中红外光纤合束器的设计、制备与性能

中红外光纤合束器可将多个低功率的中红外激光器进行合束,从而实现较高的功率输出。本工作研制了一种7×1硫系玻璃光纤合束器(未熔接输出光纤),评估了其中红外传输特性。该光纤合束器由As₄₀S₆₀/As₃₈S₆₂光纤组束熔融拉锥而成,初始光纤的纤芯直径和包层直径分别为200μm和250μm,数值孔径为0.38～0.35(@2～6μm),拉锥比例R为3和4,锥形过渡区长度为2 cm。测试结果表明：当R=3时,制备的光纤合束器在3μm和4.6μm波长的端口传输效率分别为>90%和>87%;当R=4时,制备的光纤合束器在3μm和4.6μm波长的端口传输效率分别为>88%和>85%;光纤合束器输出端的光纤单丝之间未发生明显串扰。     

间断问题的并行多重网格预条件共轭梯度法求解

首先比较了四种串行多重网格预条件共轭梯度法求解四类典型间断问题时,数值收敛因子与间断类型、间断程度、网格步长的关系;然后,在算法中引入Schwarz并行,探讨了并行算法收敛因子与子区域个数的关系,以及Schwarz并行的获益。给出了详细的性能比较结果。     

大气湍流像差对单模光纤耦合效率的影响分析及实验研究

空间激光到单模光纤(SMF)耦合技术是自由空间激光通信中的关键技术之一。在Matlab环境下仿真分析了单项波前像差和大气湍流像差对空间光到SMF耦合效率的影响,研究了随机并行梯度下降(SPGD)算法校正大气湍流中整体倾斜像差的迭代过程及对耦合效率的影响。仿真结果表明,SMF耦合效率随单项波前像差均方根(RMS)增加而降低,校正大气湍流中整体倾斜像差后,SMF耦合效率都有提高;当D/r0较小时,大气湍流像差中影响SMF耦合效率的主要像差为倾斜像差。搭建了基于SPGD算法的闭环控制系统,利用自适应光纤耦合器(AFC)校正模拟湍流倾斜像差后,SMF平均耦合效率从30.07%提升到了61.72%;耦合效率的均方误差(MSE)从7.28%降低到2.16%。     

基于高速双端口的网络扫描系统研究

网络扫描是网络测试工作中一个非常重要的环节,为提高网络扫描速率和增强扫描功能,对双端口网络扫描系统进行了研究;该系统拟采用双端口线速数据流发送与接收相分离的方式,同时结合发送数据流字段变化、接收地址学习、接收规则过滤等技术,使其形成多种高速网络扫描功能;应用分析表明,扫描速率最高可达156万次/秒,且功能具备实用、灵活和多样化等特点。     

并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用

偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算机上搭建Hadoop云计算集群平台,以近红外光谱处理为例,开展了算法验证实验。实验结果表明,基于MapReduce编程模式的并行PLS算法对海量近红外光谱数据集进行回归建模时,能有效提高建模速度,随计算机台数的增多可得到接近线性的加速比,并具有良好的扩展性。     

密度矩阵重正化群的异构并行优化

密度矩阵重正化群方法（DMRG）在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度,在应用于二维或准二维问题时,要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略,可以同时发挥计算机中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分,实现了数据的分布式存储,并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例,测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现,并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时,观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹,此时保留状态数达到10⁴,使用的GPU显存小于12 GB.     

2(1/2)维等离子体粒子模拟分布式并行程序设计

设计了两种粒子模拟的并行算法,并对其进行了比较,基于消息传递环境开发2(1/2)维粒子模拟并行程序,测试并分析了并行性能.粒子模拟算法中,给出了一个初始化粒子三维Maxwell速度分布的算法,并对常用的电磁场的Lindman吸收边界作了推广.最后对激光钻孔问题作了粒子模拟计算,验证了该并行程序.     

连续音素的改进深信度网络的识别算法*

为提高连续语音识别中的音素识别率,提出一种基于改进并行回火训练的受限波尔兹曼机的音素识别算法。首先,利用经过等能量划分后的改进并行回火算法来训练受限玻尔兹曼机,接着将受限玻尔兹曼机堆叠组成一个深信度网络,从而作为深度神经网络预训练的基础模型,然后通过softmax层输出,得到用于音素状态后验概率检测的深度神经网络。接着,利用少量的标签数据,根据反向传播算法对网络权重进行微调。最后,将所得后验概率作为隐马尔科夫的发射概率,然后利用Viterbi解码器实现音素识别。在TIMIT语料库上的实验表明,识别率相比于传统的对比散度类算法提高了约4.5%,在不增加计算量的情况下比原始并行回火算法提高约1%。     

基于并行蚁群算法的长基线定位方法*

为了降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响,该文将水声目标导航定位问题抽象为带约束条件的非线性优化问题,并论证了最优化表达式参数求解过程与降低误差源干扰的过程具有同一性;设计了并行蚁群算法求其最优解。海试数据处理结果表明,该方法具有收敛速度快、解稳定和定位精度高等优点,能有效地降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响。     

随机并行梯度下降算法在激光束整形中的应用

为了满足高光束质量要求,校正激光束在传输过程中产生的波前畸变,改善激光位相分布,进而提高聚焦光斑的能量集中度,基于79单元微机械薄膜变形镜（MMDM）搭建了一套激光束整形实验系统。利用随机并行梯度下降（SPGD）算法,分别选择聚焦光斑半径、形心为中心的环围能量比和质心为中心的环围能量比作为算法性能指标,开展了激光束整形实验研究。3种情况下,分别经过58次、197次、133次迭代趋于收敛,但光斑半径作为性能指标时振荡严重;环围能量比从整形前的0.200 5、0.127 7、0.200 5分别增加到整形后的0.669 9、0.733 9、0.864 0。实验结果表明：MMDM用于激光束整形具有良好的效果,光斑半径作为性能指标整形速度最快,其次为质心环围能量比,形心环围能量比最慢;质心环围能量比作为性能指标整形效果最好,其次为形心环围能量比,光斑半径最差。综合比较,质心环围能量比作为性能指标时综合效果最好。