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无源互调效应数值分析方法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 引言第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 研究内容第14-16页
    1.4 论文结构第16-18页
第二章 理论基础第18-34页
    2.1 时域有限积分算法第18-23页
        2.1.1 离散网格第19-20页
        2.1.2 迭代方程第20-23页
    2.2 TDFIT场-路耦合算法第23-27页
        2.2.1 场路耦合思想第23-25页
        2.2.2 线性集总元件第25-26页
        2.2.3 非线性集总元件第26-27页
    2.3 PIM场-路耦合分析方案第27-33页
        2.3.1 PIM等效电路模型第27-28页
        2.3.2 PIM集总元件模型第28-29页
        2.3.3 集总元件加载策略第29-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 非线性方程求解第34-50页
    3.1 TDTIT非线性方程第34页
    3.2 非线性方程求解方法第34-38页
        3.2.1 迭代法基本概念第34-35页
        3.2.2 牛顿迭代法第35-36页
        3.2.3 改进牛顿迭代法第36-38页
    3.3 牛顿迭代法效率比较第38-48页
        3.3.1 幂级数函数求解效率第39-44页
        3.3.2 指数函数求解效率第44-47页
        3.3.3 求解策略第47-48页
    3.4 算例第48-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 导波端口激励第50-66页
    4.1 波导端口第50-52页
        4.1.1 导波端口结构第50-51页
        4.1.2 模式调制策略第51-52页
    4.2 有限元提取模式场分布第52-62页
        4.2.1 矢量基函数第52-55页
        4.2.2 剖分及编码说明第55-56页
        4.2.3 有限元求解波导本征值第56-58页
        4.2.4 矩阵求解相关积分第58-60页
        4.2.5 数值验证第60-62页
    4.3 PIM算例及结果分析第62-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第五章 基于GPU的TDFIT并行算法第66-81页
    5.1 GPU并行计算简介第66-69页
        5.1.1 GPU硬件架构第67-68页
        5.1.2 并行算法概念第68-69页
    5.2 GPU统一计算架构第69-72页
        5.2.1 CUDA编程模型第69-70页
        5.2.2 GPU存储器架构第70-71页
        5.2.3 GPU并行思路第71-72页
    5.3 基于CUDA的TDFIT并行算法第72-80页
        5.3.1 基本并行策略第73-75页
        5.3.2 基于共享内存的优化第75-77页
        5.3.3 数值结果第77-80页
    5.4 本章小结第80-81页
第六章 结束语第81-83页
    6.1 总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-88页
攻读硕士学位期间发表论文第88页

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