本文深入探讨了如何利用二维时域有限差分法（FDTD）模拟光在介质脊形波导中的传播。介质波导作为引导电磁波的关键光学结构，在现代光通信和集成光学领域扮演着至关重要的角色。FDTD 方法作为一种直接求解麦克斯韦方程组的强大的数值技术，尤其适用于分析复杂光学结构的电磁场分布和传播特性。本文首先回顾了FDTD方法的基本原理及其在电磁场模拟中的应用。接着，详细阐述了如何构建用于模拟介质脊形波导的二维FDTD

在现代半导体制造领域，光刻技术作为将电路图案转移到硅晶圆上的关键步骤，其精度和效率直接决定了芯片的性能和成本。随着特征尺寸的不断缩小，传统的光刻技术面临着物理极限和技术挑战。极紫外（EUV）光刻凭借其超短波长（13.5纳米），被认为是实现下一代集成电路的关键技术。然而，传统的掩模版 EUV 光刻由于掩模版制造成本高昂、缺陷敏感性以及掩模版传输的复杂性等问题，在大体积制造中面临一定的挑战。无掩模光刻

随着电力系统市场化改革的持续深化，市场竞争日趋白热化，传统电力市场决策方法（如线性规划、博弈论等）在应对高维状态空间、连续动作空间以及动态不确定的市场环境时，逐渐显现出决策效率低、适应性差等局限性。电力市场参与者（发电企业、售电公司、虚拟电厂等）需在实时电价波动、负荷变化、竞争对手策略调整等多重约束下，制定最优报价、发电计划或交易策略，以实现利润最大化等核心目标，这一过程亟需具备自学习与自适应能力

在数据驱动的智能时代，分类任务作为数据处理与分析的核心环节，广泛应用于故障诊断、信号识别、医疗影像分析、金融风控等诸多领域。随着应用场景的复杂化，原始数据呈现出高维度、非结构化、噪声干扰强等特征，对分类模型的特征提取能力与分类精度提出了更高要求。卷积神经网络（CNN）凭借局部连接、权值共享和空间采样的独特优势，具备强大的自动特征提取能力，能够从原始数据中挖掘深层语义信息，有效避免传统机器学习中复杂

多代理系统（Multi-Agent System, MAS）作为一种分布式人工智能的重要分支，在诸多领域展现出强大的潜力，如分布式机器人、智能交通、协同制造等。在这些系统中，多个自主的代理（Agent）通过通信和协作共同完成复杂任务。传统的控制策略通常采用周期性采样，即代理在固定的时间间隔内收集信息、更新状态并执行动作。然而，周期性采样在资源受限的环境中效率低下，可能导致不必要的计算和通信开销。近

随着无人系统技术的飞速发展，多智能体（如无人机、无人车）协同作业在军事侦察、灾害监测、物流配送等领域的应用需求日益激增。此类应用场景往往面临复杂的环境约束，包括静态障碍（如地形、建筑）、动态威胁（如防空火力、移动障碍物）以及智能体自身的运动学限制（如最小转弯半径）。传统路径规划方法如A*算法、Dijkstra算法虽能实现基础避障，但在处理多智能体协同约束与运动学适配性方面存在明显不足，难以满足复杂

飞机能量-机动性（Energy-Maneuverability，E-M）特性是空战性能评估的核心依据，其核心逻辑在于通过考察飞机在不同状态下的能量变化，量化其改变飞行方向、空间位置的机动能力。在E-M特性评估体系中，最大转弯速度（即机动速度）、最大可持续转弯速度及最大可持续载荷系数是三大关键指标，而这些指标的量化与对比均需以真空速度（True Airspeed, TAS）为基础基准。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的分布式协同控制作为分布式人工智能领域的核心研究方向，凭借其在复杂任务执行中的高效协作优势，已广泛应用于无人机集群侦察、智能交通编队、多机器人协同救援等关键领域。在这类系统中，队形控制是实现协同任务的基础，其核心目标是通过设计合理的控制协议，使多个智能体在运动过程中维持预设的相对构型，确保任务执行的高效性与稳定性。

随着智能机器人技术在工业生产、公共服务、安防监控等领域的广泛应用，机器人失控事件引发的安全风险日益凸显。例如，失控无人机误入机场净空区、港口失控无人船撞击航道设施、工业园区失控巡检机器人引发设备碰撞等场景，均对公共安全和财产安全构成严重威胁。此外，在搜索救援、野生动物监测等任务中，也需要通过多智能体协作对移动目标实施精准追踪与控制。多智能体追逃博弈问题作为研究多智能体协作与对抗的经典范式，其核心目