Оптические материалы и технологии

странство конструктивных параметров разбивается на ячейки; каж­ дой из 2//конструктивных переменных придается W различных зна­ чений, после чего для каждой из всевозможных комбинаций про­ изводится расчет функции качества. Комбинация параметров, соот­ ветствующая наименьшему значению, принимается за решение зада­ чи синтеза. Очевидно, что если WvlNhq малы, то время, требуемое для расчета такого процесса, очень велико. Сократить время расчета можнолибо сокращением числа варьируемых параметров (уменьше­ ние N), либо увеличением шага перебора (уменьшение W). Может быть уменьшено число варьируемых переменных из-за фиксирова­ ния показателей преломления и некоторых толщин слоев или отказа от сплошного перебора. Осуществляется так называемый iV^-пере­ бор, при котором число оценок функции качества равно W-N'^. Был предложен метод автоматического конструирования, сочетающий элементы методов последовательного синтеза и сплошного перебо­ ра. Трудности методов преодолеваются добавлением двух или трех слоев в процессе конструирования и сплошным перебором с целью найти наилучшие значения параметров только для этих слоев. Открытым остается вопрос, является ли найденное решение за­ дачи оптимальным, также является ли оно глобальным. Вследствие многоэкстремальности поиск на заданном множестве возможных зна­ чений Z глобального минимума-весьма сложная задача. Интуитив­ но ясно, что, осуществляя последовательный (сплошной) перебор в некоторой ограниченной области, рано или поздно можно найти со­ вокупность значений конструктивных параметров покрытия, обес­ печивающую наименьшее значение целевой функции. Однако убе­ диться в этом можно, рассмотрев все возможные комбинации пара­ метров слоев, что, как уже отмечалось, приводит при достаточно боль­ ших WNNk большим затратам машинного времени. Нетрудно заметить, что изложенный метод синтеза, сочетаю­ щий перебор по равномерной сетке и градиентный спуск, принци­ пиально ничем не отличается от нелокальных методов синтеза, со­ четающих случайный поиск и градиентный (или релаксационный) спуск. Отличие заключается только в том, что в первом случае се­ рия начальных приближений (А: векторов X) выбирается в результа­ 344