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《Zemax激光光学设计实例应用——自学案例汇编》之<Zemax光纤输出光斑整形光源的选择问题(非序列模式)>

于 2020-12-06 发布
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简介:这份材料是作者自学Zemax光学设计及在实践中应用的案例汇编,提供初学者使用软件作光学系统设计练习,整个过程需要Zemax光学系统设计软件。使用的软件版本为比较常见的2005或2009。因两个版本在某些菜单列表和窗口形式上的些许差异,读者需自行对比测试。最开始的一些例子是基于目前比较常见的教材和习作而进行的细化论述,以丰富本文内容同时对初学者入门更有帮助。作者才疏学浅,不保证该文本的科学性和有效性,其主要作用在于帮助自己对知识进行积累、回顾和追溯。文中会对各个实例的关键位置进行尽量详细的叙述,以达到尽可能全面地掌握知识的目的。本文基于理论与实践的结合,不仅描述如何设计一套光学系统,并且讨Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编FN∏A TWUZ图18-43D光路结构图(混合序列模式)为了减少麻烦,用不着重新在非序列模式中编辑所有组件;我们可以将上述例子直接转换到非序列模式下。步骤为,主菜单 Tools→ MIsce1 aneous→ Convert to NsC Group,在弹出的对话框中,选择要转换的序列范围,比如,这里是从 Surface2到 Surface13,同时注意勾选 Convert file to non- sequenti al mode,确定后即可转换为非序列模式,透镜元件都在。不过,你会发现,原来已有的非序列组件不能转换过来,自动消失了。不过没关系,重新编辑缺失的组件即可。如图18-5所示,添加一个圆柱体(光纤)组件,再添加若干个探测器(方便自己观察的位置即可)BI Non-Sequential Component EditorEdit Solves Errors Detectors Database Tools ViEW Helpobject Typecomment2P351t1hMaterial Front FZ LengthBack rinder volume.050standard I erF1510.70N-5F64R.00冂.000.250standard LerF1511.820N一LAKs.50n6250Toroid a Lers surfaces00Q2.530standard Lerssurfaces45,440D.00Qtandard Lers surfaces4,3200。000standard Lers surfaces47.3z0BA/.0005,350Detector民ect116.000Detector Fect5.200200图18-5非序列光学组件列表接下米,我们米重点说一说光源的选择问题。因为光源的选择会明显影响仿真的实际效果。这里,我们需要个发散型的光源,发散角基本要和光纤的数值孔径相同,光源放在光纤前端——入射端。非序列光源组件有多种类型叫选,包括椭圆形光源 Source e1 lipse半导体光源 Source diode等等。这些可改置发散角的光源是否都满足要求呢,我们要看《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编看这些光源通过光纤组件之后输出一段距离光线的分布情况和聚焦的情况。我们首先选择椭圆形光源 Source e11ipse作为输入光源,放在光纤输入端。表面上看,椭圆形光源 Source e11ipse是一个面光源,可以分别设置两个半轴长度,但实际也是无穷远点光源。要设置光源的发散角,则需要改变发光源的位置,从无穷远改为有限距离。obiectcomment z Position Material*LayoutSourcepie50.020500000Power (wat.. wavenumber color# x Half wi.. Y Half wi.source Di..1.0000.0200.0200.100图18-6椭圆光源参数设置如图18-6所示设置光源参数,类型 object Type选择 Source e11ipse,位置zPoSItion设为-50.02,绘图光线数目 Layout rays设为50,分析光线数目 AnalysisRayS改为500000,半轴长度(相当于光阑) X Half width、 Y Half width均设为0.02(小于光纤半径),光源距离 Source distance设为0.1,其他参数默认即可。如此设置,光源距离和光阑尺寸的配合,恰好获得数值孔径NA为0.2的光源。然后在光纤输岀端、距离光纤端面0.5mm的位置放置一个探测器,检测输出光线分布情况,探测器像素500,尺寸要比预测光斑尺寸略大一些(一般2倍即可)设置完华,打开3D光路结构图,如图18-7所示。可见与图18-4所示的混合序列模式没有明显区别,除了绘图光线均匀性的区别,非序列模式中绘图光线为随机分布方式,而序列模式中绘图光线为均匀分布方式将图像局部放大,观察光纤输入端和输出端,注意光线是否有溢出或者发散角与设想的是否一致等等,分别如图18-8和18-9所示。因为,笔者实测发现一个问题,减小光纤直径,到一定程度之后,就会影响输出端的光线数值孔径,似乎一部分发散角大的光线被消去,输出的光线数值孔径变小了。但是,这时如果将光纤长度缩短到一定程度后,输出光线的数值孔径又能恢复正常。这个问题具体是由什么原理、原因造成的,口前还不知道。也就是说,用这个圆柱体cy1 inder yo lume来模拟光纤,需要注意育径-长度比例,否则丢失信息,读者注意。《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-73D光路结构图(非序列模式图18-83D光路结构图-光纤前端(非序列模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-93D光路结构图-光纤出端(非序列模式)接着,打开探测器观察窗口,再打开光线追迹控制器,追迹所有探测器光线。这里,我们放置了两个探测器,分别在光线输出端口和光线聚焦位置。先看光纤输出端的光线分布,如图18-10所示为相干模式下,光纤输出端附近的光斑形状及光线密度分布情况,从图上看,分布不是很均匀,但大体还是可以看出光斑整体轮廓效果:;再切换到非相干模式下,如图18-11所示,我们看到这时光线分布严重不均匀,甚至光斑轮廓都看不到了,这显然已经和实际经验相去甚远了。133,S1l5宁,四了了4:1F315宁,H4,529,总92H,3屮DETEC T0R工MRGE: COHEEENT工RRFD工FNCED: YHG旺 AM BELTVERT SIST日正,屮日國翼的,题 H NILLLHETERXELS 500WX 591 H. TOTAL HITS =499993FHc:1,用92《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编图18-10探测器光线分析-光线输出端(相干模式)291625222三51292H1DETECTOR工HGE: INCOHERENT RR工HNE正囚,"HM工ET防.PIEs5EW5〗H.卫THT=曾們EF工RRR工RNCE40TE+004 HATTSCH 2TOTHL POWERi 9 9998E-00L HTT5图18-11探测器光线分析-光线输出端(非相干模式)121,5L,2272,55四DETE匚TDR工NRGE: COHERENT工 =EDLNCEND: HG BERM ELTWERY STSTEMTUE MAY正 ETECTOR 9. NSCG SLRFRCE正EW2@H山工TE,FE§5W5H,TfHT=2PEF TRRAOTFNCE i 12785E+00L ATTSCH"?OTAL POWER2.5占5E-2 MATTS图18-12探测器光线分析-聚焦光斑(相干模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编r94:15屮714,72535,32555,123827E58 8317ETEGTUE工MRGE: INCOHEENT RRH工RNCELD: YAG BERM DELIVERY SYSTE1RCE 1SLZE 4I LX 21DE5 H MILLLHE TER PLNELS 59 5X 505 H. OTAL HTs =197978CE::60:m2TOTHL FILER图18-13探测器光线分析-聚焦光斑(非相干模式)再看另外一个探测器,光线经过透镜光学系统整形聚焦后的光斑形状和光线分布情况,相干模式和非相干模式分别如图18-12和18-13所示。同样,相干模式虽然分布也不均匀但基本还能看出光斑轮廓为以椭圆光斑;而非相干模式下,光线分别很不均匀,看上去光斑形状也不是椭圆形,而是一个变形了的菱形。于是,笔者怀疑光源的选择和设置可能不人合理。可能是由于光源本质还是一个点光源,即使通过光纤(圆柱体)后光线也没能有效匀化所致。那么,换一个光源类型,比如半导体光源 Source diode会不会更好一些。如图18-14所示,光源类型选择 Source diode,位置 z Postion设为-50.02,绘图光线数目Layout rays设为50,分析光线数目 Analysis Rays设为500000,发散角X- Di vergence、Y- DI vergence均设为12(匹配光纤数值孔径),其他参数默认即可。如此设置,获得的数值孔径NA差不多也为0.2的光源ε然后同样在光纤输出端、距离光纤端面0.5mm的位置放置一个探测器,检测输岀光线分布情况,探测器像素500,尺寸要比预测光斑尺寸略大一些(一般2倍即可)。更新3D光路结构图,放大观察光纤入射端和输出端的光线情况,分别如图18-15和18-16所示,可见都还比较正常,没有溢出光线,输出发散角也比较合理。《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编object TypeComment Position Material+ I ayout.*Analysi.Source diode0,U∠0object Type Astigmatismx-Diver ge.X-superGa.Y-Diverge.Y-superGasource D1 odel0.0D012.000.0112.0000.01图18-14导体光源参数设置图18-153D光路结构图-光纤前端图18-163D光路结构图-光纤输出端《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品Zemax激光光学设计实例应用—自学案例汇编311,忌HL428,总5732屮9,"F31之18,28187,1H6」5s.92712,3白占2,3日318H1JE TEG TOR工MRGE:Cu仨RENT工 CERO LHNGELD: YAG BERM DELIVERY SYSTE1灯T职R1, NSCE RFACE L江正区W翼四,HM工能防,PXL5E的日H.ILHT=8工RRRL工FNCE:3,1L8HE+2H^2TOTHL PERB,5551E-图18-17探测器光线分析-光线输出端(相干模式)H⑦13屮131忌3L7s叫sDETECTOR工MRGE:工 COHEZET工RRR囗工FCEHG BERM DELIVERY SYSTE正 TECTOR10. NSCG EURFACE LX,啦H工能TE,PX555H而HT=第83工 H:z:22SrCH+图18-18探测器光线分析-光线输出端(非相干模式)《 Matlab辅助激光光学分析与应用》作者出品

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    word2vec_中的数学原理详解个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!wordzvec中的数学hoty@163.com2014年7月目录前言2预备知识2.1 sigmoid函数2.2逻辑回归3 Bayes公式2.4 Huffman编码,,,,,,,,524.1Humu树242 Huttman树的构造62.4.3 Huffman编码..,.3背景知识3.1统计语言模3.2n-gram模型103.3神经概率语言模型123.4词向量的理解4基于 Hierarchical softmanⅹ的模型41CBOW模型..191.1.1网络结构41.2梯度计算201.2 Skip-gram模型42.1网络结构42.2梯度计算255基于 Negative sampling的模型285.1CBOW模型285.2 Skip-gram模型53负采样算法326若干源码细节346.1a(x)的近似计算62词典的存储63换行符3564低频词和高频词366.5窗口及上下文3766自应学习率3767参数初始化与训练386.8多线程并行3869几点疑问和思考11m3881前言word2vec是 Google于2013年开源推出的一个用于获取 word vector的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注,由于word2vec的作者 Tomas nikolov在两篇相关的论文(,[4)中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟第一次接触word2ve是2013年的10月份,当时读了复且大学郑骁庆老师发表的论文7,其主要工作是将SENA的那套算法(8])搬到中文场景.觉得挺有意思,于是做了一个实现(可参见[20),但苦于其中字向量的训练时间太长,便选择使用word2we来提供字向量,没想到中文分词效果还不错,立马对word2vec刮目相看了一把,好奇心也随之增长后来.陆陆续续看到∫word2ve的一些具体应用,而 lomas nikolov团队本身也将其推广到了句子和文档(),因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解,以便对他们的后续研究进行追踪.于是,沉下心来,仔细读了一回代码,算是基本搞明臼里面的做法了.筼一个感觉就是,“明明是个很简单的浅层结构,为什么被那么多人沸沸扬扬地说成是Decp Learning呢?”解剖word2vec溟代码的过程中,除了算法层面的收获,其实编程技巧方面的收获乜颇多.既然花了功夫来读代码,还是把理解到的东西整理成文,给有需要的朋友提供点参考吧在整理本文的过程中,和深度学习群的群友北流浪子(15,16)进行了多次有益的讨论在比表示感谢另外,也参考了其他人的一些资料,鄱列在参考文献了,在此对他们的工作也并表示感谢2预备知识本节介绍word2vee中将用到的些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Beyes公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-x,+x),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.5图1 sigmoid函数的图像sigmoid数的导函数具有以下形式)=0(x)1-0(x)由此易得,函数logo(a)和log(1-0(x)的导函数分别为log o(a)(21)公式(2.1)在后面的推寻中将用到822逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为在客户,某次在线交易是舌仔在诈行为,等等.设{(x,)}1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈R",∈{0,1},当1=1时称相应的样本为正例,当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样木x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=0(o+61x1+622+…+nxn),其中0=(0o,01,…,O)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,…,xrn)},且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T-0.5,则二分类的判别公式为1,b(x)≥0.5y(x0.5那参数θ如何求呢?通常的做法是,先确定一个形如下式的整体损失函数∑co(x,v)然后对其进行优化,从而得到最优的參数θ实际应用中,单个样本的损失函数cost(x,)常取为对数似然函数cosl(xi, yi)),v-1;(1-(x),v=0注意,上式是一个分段函数,也可将其写成如下的整体表达式cost(x2,3)=·log(ho(x)(1y1)·log(1h(x)323 Baves公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯( Thomas Bayes)提出来的,用来描述两个条件概率之间的关系.若记P(A),P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率,P(AB)我示事件B发生的情况下事件4发生的慨率P(A,B)表示事A.B同时发生的概率.则有P(AB)P(B), P(BLA)=P(A, B)P(A, B利用上式,进一步可得P(B AP(AB)-P(A)P(B)这就是 Bayes公式g2.4 Huffman编码本节简单介绍Humn编码(具体内容主要来白百度百F的词条.[10),为此,首先介绍Huffman树的定义及其构造算法§24.1 Huffman树在计算机科学中,树是一种重要的非线性数据结构,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构.若干棵互不相交的树所构成的集合称为森林.下面给出几个与树相关的常用概念·路径和路径长度在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层号为1,则从根结点到第L层结虑的路径长度为L-1●结点的权和带权路径长度若为树中结点赋予一个具有某种含义的(非负)数值,则这个数值称为该结点的权结点的带权路径长度是指,从根结点到该结点之间的路径长度亐该结点的杈的乘矾·树的带权路径长度树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树.两个子树通常被称为“左子树”和“右子树”,定义中的“有序”是指两个子树有左石之分,顺序不能颠倒给定n个权值作为n个叶子结点,树造一棵二叉树,若它的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称为 Huffman树82.4.2 Huffman树的构造给定m个权值{mn,m2;…,mn}作为二叉树的m个叶子结点,可通过以下算法来构造颗 Huffman树算法2.Ⅰ(Hu「man树构造算法)(1)将{1,2,……,wn}看成是有n棵树的表林(每树仅有一个结点)2)在森林中选出两个根结,的权值最小的树合并,作为-棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和〔3)从森林中燜除选取的两樑树,并将新树加入森林(4)重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求的 luffman树接下来,给出算法2.1的一个具体实例例2.1假设2114年世界杯期间,从新浪毀博中抓取了若干条与足球相关的微博,经统计,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词岀现的次薮分别为15,8,6,5,3,1.请以这6个词为叶子结点,以相应词频当权值,构造一棵Hu∥n树.⊙Q⑨Q⊙只66如→只只③⊙图2 Huffman树的构造过程利用算法.,易知其枃造过程如国g所示,团中第六步给出了最终的 Hutman树,由囚可见词频越大的词离根结点越近构造过程中,通过合并新増的结点被标记为黄色.由于每两个结点邡要进行一次合并,因此,若叶子结点的个数为η,刘枃造的H們πω树中新増结点的个数为π-1.本例中n6,因此新增结,的个数为5注意,前面有捉到,二叉树的丙个子树是分左右的,对于某个非叶子结点来说,就是其两个孩子结点是分左右的,在本例中,统一将词频大的结点作为左孩子结点,词频小的作为右孩子结点当然,这只昃一个约定:你要将词頻大的结点作为右孩子结点也浸有问题§24.3 Huffman编码在数据通倍中,需要将传送的文宁转换成二进制的字符串,用0,1码的不同排列米表示字符.例如,需传送的报文为“A上 TER DATA EAR ARE ART AREA”,这里用到的字符集为“A,E,R,T,F,D”,各字母出现的次数为84,5,3,1,1,现要求为这些字母设计编码要区别6个字母,最简单的二进制编码方式是等长编码,固定采用3位二进制(23=8>6),可分别用000.001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数,若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(2=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中,各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、7,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码.为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符編码的前缀),可用字符集中的每个宇符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结烹的权值赋予该结点上,显然字使用频率越小权值越小,权值越小叶子就越靠下,于是颎率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的Hman树的问题.利用 Hultman树设计的二进制前缀編码,称为 LuminaL编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子缩点,其在语料中出现的次数当作权值,通过构造相应的 Huttman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)石孩子编码为θ.这惮一米,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0.111,110,101,1001和10000我告欢巴匹0足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止,关于 Huttman树和 Huttman編码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点(2)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vec源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为0.为与上述约定统一起见,下文中提到的“左孩了结点"都是指权值较大的孩了结点83背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘岀有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processing,NP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务.例.1在语音识别糸统中,对于给定的语音段Vire,霄要找到一个使概率p( TertVoice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teat voice)p(VoiceText). p(Textp(Voice)其中p( CicetE.c)为声学模型,而 elEct)为语言模型(18])简单地说统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模驷,它通常基于一个语料库来构建.那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(m1,2,…,mr)表示由T个词,2,……,按顺序构成的一个句子,则1,c2…,w的联合慨率p()=p(x1)=p(01,t2,…,r)就是这个句子的概率利用 Bayes公式,上式可以被链式地分解为p(uh)-p(1)·p(u2lu1)p(u3lu2)…p( wru-1),(3.1)其中的(条件)概率p(1),p(2t1),p(un),…,p(mr1-)就是语言模型的参数,若这些参数已经全部算得,那么给定一个句子U1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来奷像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如.先来看看模型参数的个数.剛刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有M种可能.而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN7个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息乜需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有n-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场、神经网络等方法,本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看 n-gram模型
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