【亲测免费】 LumOpt:Lumerical 连续伴随优化包装器
项目介绍
LumOpt 是一个为 Lumerical 设计的连续伴随优化包装器,主要使用 Python 作为用户界面。该项目目前仍在开发中,但已经具备了一定的功能,并且欢迎任何形式的贡献。LumOpt 采用 MIT 许可证发布,这意味着你可以自由地使用、修改和分发它。如果你在任何已发表的工作中使用了这个工具,请引用 https://www.osapublishing.org/oe/abstract.cfm?uri=oe-21-18-21693 并链接到本仓库,以表示对项目的支持。
项目技术分析
LumOpt 的核心技术是连续伴随优化方法,这是一种在光学设计中广泛应用的优化技术。通过结合 Lumerical 的强大仿真能力和 Python 的灵活性,LumOpt 能够高效地进行光学器件的优化设计。项目使用了 Lumerical 的 Python API(lumapi),确保了与 Lumerical 软件的无缝集成。此外,LumOpt 还支持 Jupyter Notebook,使得用户可以更直观地进行优化实验和结果分析。
项目及技术应用场景
LumOpt 适用于各种光学器件的设计和优化,特别是在需要高精度光学性能的场景中。例如:
- 光子集成电路(PIC)设计:在光子集成电路中,光路的优化对于提高器件性能至关重要。LumOpt 可以帮助设计师快速找到最优的光路设计。
- 光栅设计:光栅是许多光学系统中的关键组件,LumOpt 可以用于优化光栅的结构,以实现特定的衍射效果。
- 光波导设计:在光通信领域,光波导的设计直接影响信号传输的质量。LumOpt 可以帮助优化光波导的结构,提高信号传输效率。
项目特点
- 开源且免费:LumOpt 采用 MIT 许可证,用户可以自由使用、修改和分发。
- 易于集成:通过使用 Lumerical 的 Python API,LumOpt 可以无缝集成到现有的 Lumerical 工作流程中。
- 支持 Jupyter Notebook:用户可以使用 Jupyter Notebook 进行优化实验,使得结果分析更加直观和方便。
- 持续更新:项目仍在积极开发中,未来将会有更多新功能和改进,使得使用更加便捷。
如何开始
安装
确保你已经安装了 Python 3 和最新版本的 Lumerical,并且 lumapi 可以正常工作。然后按照以下步骤进行安装:
cd your/install/folder/
git clone https://github.com/chriskeraly/LumOpt.git
python setup.py develop
强烈建议使用 Jupyter Notebook 来运行优化。
第一个优化
如果你不使用 Jupyter Notebook,可以直接运行示例脚本:
cd your/install/folder/examples/Ysplitter
python splitter_opt_2D.py
否则,可以将 your/install/folder/examples/Ysplitter/splitter_opt_2D.py 复制到一个 Notebook 中运行。
通过以上步骤,你就可以开始使用 LumOpt 进行光学器件的优化设计了。希望 LumOpt 能够帮助你在光学设计领域取得更好的成果!
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00