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Iterative Fourier transform algorithm (IFTA)은 회절광학소자 (DOE)의 위상 분포를 구하기 위한 반복적 수치 해석 알고리즘으로서 회절광학소자의 위상 분포는 반복 과정을 통하여 국소 최적해로 수렴하게 된다. IFTA의 수렴은 위상 분포 초기치, 관측면에서의 자유도의 허용 범위 및 알고리즘에 내재된 매개 변수들의 설정 값에 영향을 받는다. 본 논문에서는 IFTA의 내부적 매개 변수인 완화 변수(relaxation parameter)가 IFTA의 수렴에 미치는 영향을 분석하고 이를 토대로 보다 정확한 최적화 해를 얻기 위한 유전 알고리즘과 IFTA의 하이브리드 알고리즘을 제안한다.


Iterative Fourier transform algorithm, (IFTA) is the iterative numerical algorithm for the design of the diffractive optical elements (DOE), by which the phase distribution of a DOE converges on a local optimal solution. The convergence of IFTA depends on several factors as initial phase distribution, the structure of the degree of freedom on the observation plane, and the values of internal parameters. In this paper, we analyze the dependence of the convergence of IFTA on an internal parameter of IFTA, the relaxation parameter, and propose a new hybrid scheme of genetic algorithm and IFTA to obtain more accurate solution.