中红外宽带消色差偏振复用 超透镜 超表面模型 fdtd仿真 复现论文：2021 Science Advanced：Mid-infrared polarization-controlled broadband achromatic metadevice 论文介绍：利用各向异性的传输相位和色散补偿，通过粒子群优化算法，实现中红外宽带消色差偏振复用超透镜模型设计。 入射光为x偏振和y偏振光，x偏振光和y偏振光可以同时实现宽带消色差的连续聚焦和涡旋光束生成的功能。 案例内容：主要包括文章的硅纳米柱结构的相位原子库计算，以及利用粒子群优化算法和色散补偿来构建偏振复用消色差超透镜的代码脚本。 同时计算了不同波长下的聚焦光场和涡旋光束的远场变化和聚焦场分布。 案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、Matlab计算代码和复现结果，以及一份word教程，附带粒子群优化算法联合仿真设计偏振复用消色差超透镜的脚本，可以得到任意波段的偏振复用消色差超透镜设计功能，具有普适性。

最近复现了一篇超棒的论文：2021 Science Advanced：Mid-infrared polarization-controlled broadband achromatic metadevice 。这篇论文利用各向异性的传输相位和色散补偿，通过粒子群优化算法，实现了中红外宽带消色差偏振复用超透镜模型设计。

硅纳米柱结构的相位原子库计算

在复现过程中，硅纳米柱结构的相位原子库计算是关键的一步。这一步就像是搭建一座大厦的基石，为后续的模型设计提供了重要的数据支持。

我们可以通过代码来实现这个计算过程。以下是一段简单的代码示例（这里假设使用Python进行计算）：

# 定义一些参数
num_columns = 10
column_radius = 0.1
spacing = 0.2

# 计算相位原子库相关参数
phase_library = []
for i in range(num_columns):
    for j in range(num_columns):
        x = i * spacing
        y = j * spacing
        # 这里可以根据具体的物理模型计算相位
        phase = calculate_phase(x, y, column_radius)
        phase_library.append(phase)

def calculate_phase(x, y, radius):
    # 简单示例，根据位置和半径计算相位
    distance = (x**2 + y**2)**0.5
    phase = 2 * 3.14 * distance / wavelength
    return phase

这段代码中，我们首先定义了硅纳米柱的数量、半径和间距等参数。然后通过循环计算每个柱子的位置，并根据一定的物理模型（这里只是简单示例）计算出相应的相位，将其存储在相位原子库中。

利用粒子群优化算法和色散补偿构建偏振复用消色差超透镜

接下来就是利用粒子群优化算法和色散补偿来构建偏振复用消色差超透镜啦。粒子群优化算法就像是一群聪明的小鸟，它们通过不断地探索和调整，找到最优的解决方案。

下面是使用粒子群优化算法的一个简化代码示例（假设使用Python和相关库）：

import numpy as np

# 定义粒子群优化算法参数
num_particles = 50
num_iterations = 100
c1 = 1.5
c2 = 1.5
w = 0.7

# 初始化粒子位置和速度
particles = np.random.rand(num_particles, num_parameters)
velocities = np.random.rand(num_particles, num_parameters)

for i in range(num_iterations):
    fitness = calculate_fitness(particles)
    best_particle_index = np.argmin(fitness)
    best_particle = particles[best_particle_index]
    for j in range(num_particles):
        r1 = np.random.rand()
        r2 = np.random.rand()
        velocities[j] = w * velocities[j] + c1 * r1 * (best_particle - particles[j]) + c2 * r2 * (best_global - particles[j])
        particles[j] = particles[j] + velocities[j]

def calculate_fitness(particles):
    # 根据粒子位置计算超透镜性能指标，这里简化为一个简单的函数
    fitness = np.sum(particles**2)
    return fitness

在这段代码中，我们定义了粒子群优化算法的相关参数，如粒子数量、迭代次数、学习因子等。然后初始化粒子的位置和速度，通过不断迭代更新粒子的位置，根据计算出的适应度来寻找最优解。这里的适应度计算是一个简单示例，实际中需要根据超透镜的具体性能指标来定义。

FDTD模型、设计脚本及复现结果

整个复现过程还包括了FDTD模型、FDTD设计脚本、Matlab计算代码等。通过这些工具，我们计算了不同波长下的聚焦光场和涡旋光束的远场变化和聚焦场分布。

比如说，我们可以通过FDTD仿真得到这样的聚焦场分布结果（这里用文字简单描述，实际是通过可视化工具展示）：在特定波长下，x偏振光和y偏振光都能够实现宽带消色差的连续聚焦，聚焦点处光强集中，形成清晰的光斑。

同时，通过Matlab计算代码，我们还可以对这些数据进行进一步的处理和分析。例如，绘制不同波长下的聚焦光强曲线，直观地看到消色差的效果。

% 假设已经有不同波长下的聚焦光强数据
wavelengths = [2.5, 3.0, 3.5];
intensities_x = [100, 120, 110];
intensities_y = [95, 115, 105];

figure;
plot(wavelengths, intensities_x, 'b', 'DisplayName', 'x-polarization');
hold on;
plot(wavelengths, intensities_y, 'r', 'DisplayName', 'y-polarization');
xlabel('Wavelength (\mum)');
ylabel('Intensity');
title('Focused Intensity vs Wavelength');
legend;
grid on;

这段Matlab代码绘制了x偏振光和y偏振光在不同波长下的聚焦光强曲线，通过可视化让我们更清晰地看到了复现结果。

总之，这次复现过程让我对中红外宽带消色差偏振复用超透镜有了更深入的理解。通过这些代码和计算，我们成功地实现了超透镜模型的设计和复现，得到了具有普适性的任意波段的偏振复用消色差超透镜设计功能，真的很有成就感！