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各向异性周期性结构RCWA算法及并行计算加速

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 周期性结构介质中光衍射常见方法简介第11-13页
        1.2.1 有限元法第11-12页
        1.2.2 时域有限差分法第12页
        1.2.3 坐标变换法第12页
        1.2.4 严格耦合波分析第12-13页
    1.3 严格耦合波算法的发展历程和现状第13-14页
    1.4 本论文的贡献第14-16页
第二章 各向异性介质光栅严格耦合波分析法第16-35页
    2.1 麦克斯韦方程组第16-18页
    2.2 严格耦合波分析法第18-29页
        2.2.1 电磁场和介电张量的傅立叶展开第18-25页
        2.2.2 边界条件问题第25-26页
        2.2.3 衍射效率第26-28页
        2.2.4 数值讨论第28-29页
    2.3 多层衍射表面体光栅衍射第29-30页
        2.3.1 理论推导第29-30页
    2.4 各向异性的表面浮雕光栅第30-34页
        2.4.1 理论推导第30-32页
        2.4.2 数值计算第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 GPU加速原理第35-48页
    3.1 处理器的发展历史第35-37页
    3.2 GPU与并行计算第37-40页
        3.2.1 CUDA简介第37-39页
        3.2.2 OPENCL简介第39页
        3.2.3 AMD APP第39-40页
    3.3 并行计算介绍第40-43页
        3.3.1 并行计算的一般原则第40-41页
        3.3.2 并行计算中的大O记号第41-42页
        3.3.3 阿姆达尔定律和Gustafson定律第42-43页
    3.4 CUDA优化介绍第43-47页
        3.4.1 优化需要解决的问题第43-45页
        3.4.2 CUDA优化的评估标准第45-47页
    3.5 本章小结第47-48页
第四章 CUDA在RCWA算法中的应用第48-60页
    4.1 CUDA在RCWA算法中的应用简介第48页
    4.2 LU分解第48-54页
        4.2.1 研究现状第48-49页
        4.2.2 LU分解算法优化原理第49-52页
        4.2.3 测试和分析第52-54页
    4.3 QR分解加速第54-58页
        4.3.1 QR分解并行优化的意义第54页
        4.3.2 相关研究第54页
        4.3.3 一般的QR分解第54-56页
        4.3.4 分块的QR分解算法第56-57页
        4.3.5 测试和分析第57-58页
    4.4 优化效果分析第58-59页
    4.5 本章小结第59-60页
第五章 RCWA在晶体光学中应用第60-64页
    5.1 晶体的光折变效应第60-61页
    5.2 PPLN第61-64页
第六章 总结和展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-70页

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