一维光子晶体中的电磁模密度

阐述了电磁模密度(EDOM)的概念及其在描述光辐射中的重要作用.推导了有限大小的均匀介质和一维光子晶体EDOM的解析表达式,计算出由λ₀/4薄片构成的一维光子晶体的EDOM,明显看出一维光子晶体中EDOM受光子带结构调制的现象;分析了在带边缘处EDOM有极大增强的现象,其值近似正比于周期数N的平方和两种介质折射率差的平方,并用数值计算结果证实了这一特点.     

有限周期的一维光子晶体的透射率及其禁带

用传输矩阵方法得到了有限周期的一维光子晶体的复透射系数和透射率的解析表达式.根据这个结果,分析讨论了一维光子晶体的光子禁带产生的原因,讨论了光子禁带及透过带的特征,并用透射率讨论了λ₀/4片组成的有限个周期的一维光子晶体的光子带结构,得到了与用其它方法相同的结果.     

用等效膜理论分析一维光子晶体的禁带特征

论述了等效膜理论和等效折射率概念，并通过数值计算得出了有限周期一维光子晶体的等效折射率随频率的变化。结果表明：在光子禁带等效折射率不存在，在光子禁带两边等效折射率分别趋于无穷大或零；在光子透射带，等效折射率是有限值。此外，还用等效折射率的不连续特点，讨论了在不同结构的一维光子晶体中禁带发生位置的变化。     

前馈神经网络权值学习综合算法

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法与GaussNewton法相结合,并引入熵误差函数,构建基于GaussNewton NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.