周期结构中的非线性亥姆霍兹方程的快速数值算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11201508
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The Helmholtz equation is the governing equations for various of waves such as sound waves, electromagnetic waves and light. When waves propagating in nonlinenar media, the governing equations become a nonlinear Helmholtz equation. The nonlinear properties of wave propagating in nonlinear media have many applications, such as the application in optical fiber, ultra-short wave laser generation and biomedical imaging. Therefore, it is important to develop efficient numerical simulation methods for solving the nonlinear Helmholtz equations. Due to the fact that a discretization of the linear Helmholtz equation gives rise to a complex, non-Hermitian, non-diagonally dominant and highly indefinite system, it is difficult to even solve the linear Helmholtz equation in a large domain by exsiting iterative methods. However, our previous research works show that when the media have some useful geometric features, such as periodicity, it is possible to develop more efficient numerical methods for linear Helmholtz equation. The nonlinear Helmholtz equations are more difficult to solve, because the iterative method for solving nonlinear Helmholtz equation may have a slow convergence or fail to converge. In this project, we develop some fast numerical methods for solving the nonlinear Helmholtz equation in periodic or partially periodic structures by taking advantages of the geometric features of the problem.
亥姆霍兹(Helmholtz)方程可以描述各种波在介质中的传播,例如声波、电磁波和光波。当波在非线性介质中传播时,其控制方程是非线性Helmholtz方程或方程组。波传播的非线性特性具有很多有趣的现象和应用,例如可以用来提高光纤的传播性能、超短激光的产生、生物医学成像等。因而开发求解非线性Helmholtz方程或方程组的高效算法非常重要。由于Helmholtz方程被离散后,通常会得到一个复的、不定的系数矩阵,所以即使要快速求解大型结构的线性Helmholtz方程依然很困难。然而,当所求结构具有某种有用的几何特性时(例如周期性),可以开发出求解线性Helmholtz方程的快速算法。求解非线性Helmholtz方程更困难,因为一般的求解非线性方程的迭代方法收敛很慢,或者不收敛。在本项目中,我们将利用结构的几何特性,开发求解周期或部分周期结构中的非线性Helmholtz方程或方程组的快速算法。

结项摘要

非线性亥姆霍兹方程可描述光波在非线性介质中的传播。非线性光波在现代科学技术中有很重要的应用,例如可以用来提高光纤的传播性能、超短激光的产生、生物医学成像等。非线性亥姆霍兹方程边值与特征值问题的理论研究与数值研究受到了国内外学者的普遍重视。快速求解一般结构中的非线性亥姆霍兹方程非常困难。通过本项目的实施,我们开发了求解周期或部分周期结构中具有Kerr非线性的亥姆霍兹方程的快速数值算法。并利用此方法求解不同结构中的非线性亥姆霍兹方程的边值与特征值问题,研究了对称性破缺、双稳定性和非线性驻波等非线性现象。此外,本项目还开发了基于模式展开法的近似快速求解线性三维麦克斯韦方程组的数值方法,在较少的误差下将计算速度提高了至少27倍;开发了基于Babich展开的几何光学法求解高频二维与三维亥姆霍兹方程的点源问题,由于Babich展开的振幅函数在源点附近是光滑的,此方法更容易实现。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Mode Reduction for Efficient Modeling of Photonic Crystal Slab Structures
用于光子晶体板结构高效建模的模式缩减
  • DOI:
    10.1109/jlt.2014.2324020
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    Journal of Lightwave Technology
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Yuan, Lijun;Lu, Ya Yan
  • 通讯作者:
    Lu, Ya Yan
土壤水流与溶质耦合运移问题的混合元-迎风广义差分法研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    计算数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李焕荣
  • 通讯作者:
    李焕荣
Fourier-matching pseudospectral modal method for diffraction gratings: reply
衍射光栅的傅里叶匹配赝谱模态方法:回复
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of the Optical Society of America A-Optics Image Science and Vision
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Song, Dawei;Yuan, Lijun;Lu, Ya Yan
  • 通讯作者:
    Lu, Ya Yan
An Efficient Mode Reduction Technique for Modeling of Waveguide Gratings
一种用于波导光栅建模的高效模式缩减技术
  • DOI:
    10.2528/pierm14100305
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Progress in Electromagnetics Research M
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Yuan, Lijun;Wu, Yu Mao
  • 通讯作者:
    Wu, Yu Mao

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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