光纤通信中高阶非线性薛定谔模型的解析研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sendan
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
生活中存在了很多复杂的非线性现象,研究这些非线性的情况可以更好的推动科学技术的发展,现阶段有关非线性主要的研究方向是孤子、混沌和分形。在1970年后,孤子受到了广泛的关注与研究,由于孤子具有保持形状不变的情况下进行长距离传输通信,所以它在光纤通信领域有很大的研究价值。非线性薛定谔方程是非线性中的一个很重要的模型,它能够很好地描述光学、等离子物理、光通信等领域的一些非线性情况,随着研究的逐步深入,呈现了很多高阶的非线性现象,所以,对于研究高阶的非线性薛定谔方程无论在理论层面还是实际应用都有着很大的意义。本文的研究内容主要是利用Hirota双线性法进行求解几种高阶的非线性薛定谔方程模型的孤子解,然后通过绘制图像来直观讨论分析孤子之间的相互作用。本论文内容包括:(1)本文先介绍了有关非线性科学的一些背景和非线性的模型,接着介绍了有关孤子理论的一些发展历史和当今的研究状况,最后对光孤子进行了具体的介绍。(2)介绍了一些用来求解非线性方程的常用方法,首先简单介绍了逆散射方法,Backlund变换法,达布变换法,painleve分析法,接下来详细的介绍了本文将使用的Hirota双线性法,包括它的原理和一些变换方式等。(3)选定模型为四阶的变系数非线性薛定谔方程,来探究光脉冲在非均匀光纤中传播时孤子的一些情况,利用Hirota双线性法进行解析求解,得到暗三孤子解,基于得到的解,探讨孤子的传输情况以及相互作用的情况。通过选择一些合适的参数,可以得到一些孤子的特性。主要提出了更改色散系数,可以得到周期性的传输情况,并通过控制参数可以控制幅度。此外,还提出了一种V形孤子图,并通过控制参数可以实现传输方向的改变。而且还研究了暗孤子的正面碰撞和超车碰撞的一些情况,这些研究成果可能对全光开关的研究有参考价值。(4)选定模型为一个五阶的非线性薛定谔方程,通过Hirota双线性法进行解析求解,来求得明单孤子解和明双孤子解。经过控制参数,我们能够得到一些孤子之间的一些特性。在研究单孤子时,通过控制参数,可以实现控制孤子的幅度和强度。在研究双孤子时,可以得到一定的孤子传输的周期性,两个碰撞的孤子之间彼此吸引而后排斥,孤子的传输方向和孤子之间的相互作用强度可以利用参数来改变,这些结果或许对光路控制的应用有些参考价值。(5)选定模型为一个五阶的非线性薛定谔方程,通过Hirota双线性方法进行解析求解,获得了该方程的明三孤子解,并探讨了一些孤子传输时发生的相互作用的情形。通过控制参数,我们可以控制孤子脉冲的振幅,孤子之间的相互作用进而也会发生变化,而且孤子传输具有一定的周期性。还讨论了有关孤子的一些融合的现象,通过选择合适的参数,可以看到两个孤子融合为一个孤子进行传输,这些结果将有助于光开关和光纤激光器的一些应用。
其他文献
近年来,云计算凭借其按需使用、按量付费的特点,以及通过虚拟化技术等完成硬件资源和软件资源的融合,形成了资源池并提供统一调度接口为用户服务,极大地降低了成本并提升了易用性。基于超融合架构的云计算采用分布式存储,在一个单元设备内同时具有信息网络、信息存储以及虚拟化等诸多的资源和技术,降低服务器架构管理难度且多单元设备借助网络聚合来实现其自身模块化横向的扩展,已成为云计算架构的主流。然而,非法用户越权获
图像生成是计算机视觉中的研究热点,如何提高生成图像的真实性和多样性,以及如何降低硬件资源使用和模型存储大小使得更加有利于模型落地,是图像生成算法的研究重点和难点。而且,在实际应用中,许多其他任务与图像生成任务紧密相关,利用生成的图像可以降低数据获取成本,生成图像的质量直接影响其他任务的表现。本文的目的就是提高图像生成算法生成图像的真实性和多样性,降低硬件资源使用和模型存储大小、缩短训练和测试时间,
自旋玻璃的正确描述一直是理论物理中的一个难题,被认为与重整化群(RG)流中混沌的出现密切相关。为了实现这种混沌行为,以前的工作提出了具有复杂或非现实交互作用的模型。在本文的研究中,我们发现,只要保持铁磁和反铁磁相互作用之间的竞争,常用的具有长程关联作用的Potts模型可以在大参数范围内很好地完成这项工作。通过在层级晶格中添加反铁磁的长程关联作用这种简单性的操作,可以观察到混沌的出现敏感地依赖于层级
近几年,我国高度重视大数据对于社会经济发展的地位和作用,充足的政策支撑使得大数据技术与应用得到了显著的发展。与此同时,在线票务得益于移动互联网的普及,业务规模稳定增长,对产生的海量数据进行二次开发分析,为决策提供数据支撑,激发商业模式创新,催生新的业务增长点,最终占据更多的市场份额,成为各大互联网公司的重要驱动力。本文以某公司实际项目为背景,设计并实现了基于Hadoop的票务分析系统。该系统为在线
随着互联网生态的快速发展,推荐系统需要进行数据分析的数据量在近年以指数级增加,这对推荐系统的计算能力提出了越来越高的要求。本课题基于多GPU并行化计算技术搭建全新的高性能大数据并行化推荐系统,论文主要完成以下创新性工作:第一,提出了一种基于矩阵分解的GPU并行化推荐算法。该算法使用哈希表以初始化稀疏特征矩阵,规避了传统算法中对高稀疏性数据集中大量空白数据块的处理缺陷,并且通过在CPU内设置等待队列
互联网以及通信技术的快速发展使得社会中信息的传播形式由文本信息传播为主转变为文本、视频多模态传播。短视频作为多模态传播模式的主要形式之一,正逐渐成为人们闲暇时间的主要娱乐方式。同时,视频传播作为研究热点——传播动力学的类别之一,也受到了学者的广泛关注。研究表明,由于平台推荐以及社交网络的弱化,短视频传播与传统视频的传播存在一定的差异性。因此,揭示短视频传播中流行度的演化机制对信息传播的促进和舆情的
随着深度学习和强化学习技术的发展与成熟,将二者结合在一起的深度强化学习技术在面向单智能体的人工智能决策控制等领域取得了长足的进步,也为更加复杂的多智能体强化学习打下了坚实的基础。但是直接将深度强化学习应用到多智能体领域会面临拓展性、非稳态等严重的问题。为了解决上述的问题,现在一种主流的多智能体强化学习框架为“集中训练分布执行”,本文针对该框架展开研究:当前基于该框架的算法在遇到意外的策略改变时,会
如今,随着大数据、云计算等技术应用越来越广泛,数据中心网络成为了云计算与大数据处理的基础支撑,同时,数据中心网络也在不断地调整改进以适应当前网络高速发展的需求。本文主要对现有的数据中心网络的负载均衡方式进行了研究,并设计了基于轻量级带内全网遥测的网络负载系统,具体包括基于带内全网遥测和源路由的网络遥测框架以及基于Top K算法的选路和负载均衡框架。(1)本文设计的网络遥测框架利用胖树型数据中心网络
量子计算是一种利用量子力学规律调控量子信息单元进行计算的新型计算模式。由于量子叠加性和量子相干性的存在,量子算法呈现出比经典计算机更快的处理速度,而量子计算网络的提出和发展也使得普通用户也可以利用经典通信或量子通信技术连入分布式量子计算机群进行量子算法的验证。在广域量子计算网络中,普通用户需要将手中有限的保密资源分发给网络中的量子服务器,并公布各个量子服务器所承担的任务。整个量子计算对网络中的量子
近年来,水下自主航行器(AUV)被广泛应用于各种复杂的水下任务,包括海底地形绘制、海洋矿产资源调查以及海洋环境监测等等。AUV的准确定位对于确保其自身安全以及采集数据的准确性至关重要。由于全球定位系统信号在深海中无法使用,所以AUV导航定位成为了一个相对于地面机器人定位来说,更具有挑战性的问题。相对于传统水声定位系统来说,基于单信标测距的声学定位只需要布放一个信标,为AUV定位系统节省了显著的时间