logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果计算的程序

**python利用sympy库对某个函数求导,numpy库使用该求导结果的程序**在python数据处理过程中,我们经常会遇见这样一种情况。需要对一个函数表达式求偏导,并将具体数值代入导数式。而python中通常可用于函数求导的函数式sympy库中的diff()函数。但他通常所求得的导数只是一个符号表达式。不能直接带入数据使用。如下例:import sympy as spimpo...

#python
Lumerical Python API学习(五)——光子逆向设计概述

我们可以将参数视为设计空间中的坐标,将品质因数(figureofmerit)视为由该空间中的表面表示的这些参数的函数。为了克服人类的限制,聪明的工程师可能会使用数学方法来开始预测强大的候选者并更快地收敛到令人满意的设计。例如,沿Y分束器边缘的坐标。相反,如果我们在每个函数调用时引入一些开销(overhead)来计算梯度,我们可以更仔细地确定下一组参数,这样我们就可以用更短的路径找到最佳解决方案。初

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(八)——光纤布拉格光栅(Fiber Bragg gratings)

在本文中,我们将演示如何使用 MODE 的本征模扩展 (EME) 求解器来模拟光纤布拉格光栅 (FBG)。一、仿真设置FBG 的有效折射率为 1.5,阶跃折射率光纤纤芯的折射率周期性变化为 1e-3。 可以调整折射率对比度以及光栅的周期和占空比,以便可以反射特定波长的光,而光谱的其余部分则完全透射,从而使 FBG 成为高效的滤光器。对于周期性结构,只需要定义几何的 1 个晶胞。 在 fbg.lms

#算法
FDTD Solutions时域有限差分法仿真学习相关操作(一)——GDS导出

GDSII 文件格式通常用于存储二维几何数据。 在本主题中,我们将引导您了解将组件设计导出到 GDSII 文件的步骤、格式和最佳实践。 我们还将展示一个简单但真实的硅光子学 GDSII 示例。

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(十五)——y分支的逆向设计(Inverse design of y-branch)

使用内置参数优化 (parametric optimization ,PO) 方法对绝缘体上硅 Y 分支进行逆向设计,以实现最大宽带传输。 varFDTD 2.5D 求解器现在支持这种技术,允许实现真实的材料模型和单片平面器件。 伴随方法(adjoint method)是有效优化算法的基础,与粒子群(particle swarm)等其他优化方法相比,它显著减少了收敛所需的迭代次数。 ...

Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(一)——闪耀光栅(Blazed grating)

这个例子展示了如何计算闪耀光栅的光栅阶数。 该光栅在每个波长有许多光栅阶。 为了捕捉全反射和透射的特征,监视器中需要更多的频率点。

#学习#算法
Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(七)——纳米孔阵列(Nanohole array)

我们将计算金属薄膜中纳米孔阵列的透射和反射光谱,我们还将考虑薄膜表面的近场分布和局部场增强。

#算法
Lumerical官方案例、FDTD时域有限差分法仿真学习(六)——等离子体超材料吸收器(Plasmonic metamaterial absorber)

在本例中,将根据参考文献 [6] 计算等离子体超材料吸收体的吸收特性。 这些器件的吸收机制主要受局域电磁共振的激发支配,并且高度依赖于顶部金属层的几何形状和介电层的厚度。

#仿真#算法
    共 17 条
  • 1
  • 2
  • 请选择