Skip to Content
DocsТуториалыТуториалы

Туториалы

Пошаговые примеры решения практических задач с SVETlANNa.

Все туториалы содержат полный исполняемый код. Рекомендуем запускать примеры в Jupyter Notebook или Python скрипте.

Содержание


Уровни сложности

ТуториалУровеньКлючевые концепции
Фокусировка пучкаНачальныйThinLens, FreeSpace, Wavefront
4f-системаСреднийФурье-оптика, пространственная фильтрация
Восстановление фазыСреднийИтеративные алгоритмы, Gerchberg-Saxton
Дифракционная нейросетьПродвинутыйDiffractiveLayer, обучение, классификация

Рекомендуемый порядок изучения

Фокусировка пучка

Базовый пример: фокусировка гауссова пучка линзой. Изучите основы работы с Wavefront, ThinLens и FreeSpace.

4f-система

Построение классической 4f-системы для оптической фильтрации. Практическое применение Фурье-оптики.

Восстановление фазы

Алгоритм Gerchberg-Saxton для восстановления фазы из измерений интенсивности. Итеративная оптимизация.

Дифракционная нейросеть

Обучение многослойной D²NN для классификации изображений. Полный цикл: данные → обучение → оценка.


Предварительные требования

Перед началом рекомендуем ознакомиться с:


Запуск примеров

# Минимальный шаблон для туториалов import torch from svetlanna import SimulationParameters, Wavefront from svetlanna.units import ureg params = SimulationParameters.from_ranges( w_range=(-2*ureg.mm, 2*ureg.mm), w_points=512, h_range=(-2*ureg.mm, 2*ureg.mm), h_points=512, wavelength=632.8*ureg.nm ) wf = Wavefront.gaussian_beam(params, waist_radius=0.5*ureg.mm) print(f"Готово! Форма поля: {wf.shape}")

Для работы с GPU убедитесь, что установлена CUDA-версия PyTorch и выполните params.to('cuda') перед созданием элементов.