WikiDer > Вычислительный электромагнетизм - Википедия

Computational electromagnetics - Wikipedia

Вычислительная электромагнетизм (CEM), вычислительная электродинамика или же электромагнитное моделирование это процесс моделирования взаимодействия электромагнитные поля с физическими объектами и окружающей средой.

Обычно это связано с использованием компьютерные программы для вычисления приближенных решений Уравнения Максвелла вычислять антенна спектакль, электромагнитная совместимость, радиолокационный разрез и электромагнитный распространение волн когда не в свободном пространстве. Большое подполе моделирование антенны компьютерные программы, которые вычисляют диаграмма направленности и электрические свойства радиоантенн, и широко используются для проектирования антенн для конкретных приложений.

Фон

Несколько реальных электромагнитных проблем, таких как электромагнитное рассеяние, электромагнитное излучение, моделирование волноводы и т. д., не поддаются аналитическому расчету из-за множества нерегулярных геометрических форм, встречающихся в реальных устройствах. Вычислительные численные методы могут преодолеть неспособность получить решения в замкнутой форме уравнений Максвелла при различных учредительные отношения СМИ, и граничные условия. Это делает вычислительная электромагнетизм (CEM) важно для проектирования и моделирования антенны, радара, спутник и другие системы связи, нанофотонный устройства и высокая скорость кремний электроника, медицинская визуализация, проектирование антенны сотового телефона, среди прочего.

CEM обычно решает проблему вычисления E (электрический) и ЧАС (магнитные) поля в проблемной области (например, для расчета антенны диаграмма направленности для антенной конструкции произвольной формы). Также рассчитывается направление потока мощности (Вектор Пойнтинга) волноводный нормальные режимы, волновая дисперсия, генерируемая средой, и рассеяние могут быть вычислены из E и ЧАС поля. Модели CEM могут предполагать или не предполагать симметрия, упрощая структуры реального мира до идеализированных цилиндры, сферы, и другие правильные геометрические объекты. Модели CEM широко используют симметрию и решают проблему уменьшения размерности с 3-х пространственных измерений до 2D и даже 1D.

An собственное значение Постановка задачи CEM позволяет нам рассчитывать установившиеся нормальные режимы в конструкции. Переходный ответ и эффекты импульсного поля более точно моделируются CEM во временной области, FDTD. Изогнутые геометрические объекты более точно рассматриваются как конечные элементы МКЭ, или неортогональные сетки. Метод распространения луча (BPM) может найти решение для потока мощности в волноводах. CEM зависит от приложения, даже если разные методы сходятся к одному и тому же распределению поля и мощности в моделируемой области.

Обзор методов

Один из подходов заключается в дискретизации пространства с помощью сеток (как ортогональных, так и неортогональных) и решении уравнений Максвелла в каждой точке сетки. Дискретизация потребляет компьютерную память, а решение уравнений требует значительного времени. Крупномасштабные проблемы CEM сталкиваются с ограничениями памяти и ЦП. С 2007 года для решения проблем CEM требуются суперкомпьютеры,[нужна цитата] высокопроизводительные кластеры,[нужна цитата] векторные процессоры и / или параллелизм. Типичные формулировки включают в себя либо пошаговое выполнение уравнений по всей области для каждого момента времени; или через ленточный инверсия матриц для расчета весов базисных функций при моделировании методами конечных элементов; или матричные продукты при использовании методов матрицы переноса; или расчет интегралы когда используешь метод моментов (Мама); или используя быстрые преобразования Фурье, а также итерации по времени при расчете методом разделения шагов или BPM.

Выбор методов

Выбор правильного метода решения проблемы важен, так как выбор неправильного метода может привести либо к неверным результатам, либо к результатам, вычисление которых займет слишком много времени. Однако название метода не всегда говорит о том, как он реализован, особенно для коммерческих инструментов, которые часто имеют более одного решателя.

Дэвидсон[1] дает две таблицы, в которых сравниваются методы FEM, MoM и FDTD в том виде, в котором они обычно реализуются. Одна таблица предназначена для открытой области (проблемы излучения и рассеяния), а другая таблица - для задач с направленными волнами.

Уравнения Максвелла в гиперболической форме в частных производных

Уравнения Максвелла можно сформулировать как гиперболическая система из уравнения в частных производных. Это дает доступ к мощным методам численного решения.

Предполагается, что волны распространяются в (Икс,у) -плоскость и ограничить направление магнитного поля параллельным z-оси и, следовательно, электрическое поле должно быть параллельно (Икс,у) самолет. Волна называется поперечной магнитной (TM) волной. В 2D и без поляризационных членов уравнения Максвелла могут быть сформулированы как:

куда ты, А, B, и C определены как

В этом представлении это принудительная функция, и находится в том же пространстве, что и . Его можно использовать для выражения поля, применяемого извне, или для описания оптимизации. ограничение. Как сформулировано выше:

также может быть явно определен равным нулю, чтобы упростить определенные задачи или найти характерное решение, что часто является первым шагом в методе поиска конкретного неоднородного решения.

Решатели интегральных уравнений

Дискретно-дипольное приближение

В приближение дискретных диполей представляет собой гибкий метод расчета рассеяния и поглощения мишенями произвольной геометрия. Формулировка основана на интегральной форме уравнений Максвелла. DDA представляет собой аппроксимацию континуальной цели конечным набором поляризуемых точек. Очки приобретаются дипольные моменты в ответ на местное электрическое поле. Конечно, диполи взаимодействуют друг с другом через свои электрические поля, поэтому DDA также иногда называют связанным диполь приближение. Полученная линейная система уравнений обычно решается с использованием сопряженный градиент итераций. Матрица дискретизации имеет симметрии (интегральная форма уравнений Максвелла имеет форму свертки), что позволяет быстрое преобразование Фурье для умножения матрицы на вектор во время итераций сопряженного градиента.

Метод элементов моментов

Метод моментов (МоМ)[2] или же метод граничных элементов (BEM) - это численный вычислительный метод решения линейных дифференциальных уравнений в частных производных, которые были сформулированы как интегральные уравнения (т.е. в граничный интеграл форма). Его можно применять во многих областях техники и науки, включая механика жидкости, акустика, электромагнетизм, механика разрушения, и пластичность.

MoM стал более популярным с 1980-х годов. Поскольку он требует вычисления только граничных значений, а не значений во всем пространстве, он значительно более эффективен с точки зрения вычислительных ресурсов для задач с малым соотношением поверхность / объем. По сути, он работает путем построения «сетки» по моделируемой поверхности. Однако для многих задач БЭМ значительно менее эффективны в вычислительном отношении, чем методы дискретизации объема (метод конечных элементов, метод конечных разностей, метод конечных объемов). Формулировки граничных элементов обычно приводят к полностью заполненным матрицам. Это означает, что требования к хранилищу и время вычислений будут расти пропорционально квадрату размера проблемы. В отличие от этого, матрицы конечных элементов обычно имеют ленточную структуру (элементы связаны только локально), а требования к памяти для системных матриц обычно растут линейно с размером проблемы. Техники сжатия (например многополюсные разложения или адаптивные перекрестные аппроксимации / иерархические матрицы) могут быть использованы для решения этих проблем, хотя и за счет дополнительной сложности и с вероятностью успеха, которая сильно зависит от природы и геометрии проблемы.

БЭМ применим к задачам, для которых Функции Грина можно рассчитать. Обычно это поля в линейный однородный средства массовой информации. Это накладывает значительные ограничения на круг и общность задач, подходящих для граничных элементов. Нелинейности могут быть включены в формулировку, хотя они обычно вводят объемные интегралы, которые требуют дискретизации объема перед решением, устраняя часто упоминаемое преимущество МГЭ.

Метод конечной интеграции

Метод конечного интегрирования (FIT) - это схема пространственной дискретизации для численного решения задач электромагнитного поля во временной и частотной области. Сохраняет основные топологический свойства непрерывных уравнений, такие как сохранение заряда и энергии. FIT был предложен в 1977 г. Томас Вейланд и постоянно совершенствовался на протяжении многих лет.[3] Этот метод охватывает весь спектр электромагнетизма (от статического до высокочастотного) и оптических приложений и является основой для коммерческих инструментов моделирования.[4][неудачная проверка][5][неудачная проверка]

Основная идея этого подхода заключается в применении уравнений Максвелла в интегральной форме к набору разнесенных сеток. Этот метод отличается высокой гибкостью геометрического моделирования и обработки границ, а также включением произвольного распределения материалов и свойств материалов, таких как анизотропия, нелинейность и дисперсия. Кроме того, использование согласованной двойной ортогональной сетки (например, Декартова сетка) в сочетании с явной схемой интегрирования по времени (например, схемой-чехарда) приводит к вычислительным алгоритмам и алгоритмам с эффективным использованием памяти, которые особенно адаптированы для анализа переходных полей в радиочастота (РФ) приложения.

Быстрый мультипольный метод

В быстрый мультипольный метод (FMM) - альтернатива суммированию MoM или Ewald. Это точный метод моделирования, требующий меньше памяти и мощности процессора, чем MoM. FMM был впервые представлен Грингард и Рохлин[6][7] и основан на мультипольное расширение техника. Первое применение FMM в вычислительной электромагнетизме было сделано Энгета и др. (1992).[8] FMM также можно использовать для ускорения MoM.

Плоская волна во временной области

В то время как метод быстрых мультиполей полезен для ускорения решений MoM интегральных уравнений со статическими или частотными колебательными ядрами, метод плоская волна во временной области (PWTD) алгоритм использует аналогичные идеи для ускорения решения MoM интегральных уравнений во временной области, включающих запаздывающий потенциал. Алгоритм PWTD был представлен в 1998 году Эргином, Шанкером и Михильссеном.[9]

Метод эквивалентной схемы с частичным элементом

В эквивалентная схема частичного элемента (PEEC) - это метод трехмерного полноволнового моделирования, подходящий для комбинированных электромагнитный и схема анализ. В отличие от MoM, PEEC является полным спектр метод действителен с Округ Колумбия по максимуму частота определяется сеткой. В методе PEEC интегральное уравнение интерпретируется как Закон напряжения Кирхгофа применяется к базовой ячейке PEEC, что дает полное схемное решение для трехмерной геометрии. Формулировка эквивалентной схемы учитывает дополнительные СПЕЦИЯ тип элементов схемы, которые легко включаются. Кроме того, модели и анализ применимы как к временной, так и к частотной области. Уравнения схемы, полученные на основе модели PEEC, легко построить с использованием модифицированной анализ петли (MLA) или модифицированный узловой анализ (MNA) формулировка. Помимо решения для постоянного тока, он имеет ряд других преимуществ перед анализом MoM для этого класса проблем, поскольку любой тип элемента схемы может быть включен простым способом с соответствующими матричными штампами. Недавно метод PEEC был расширен за счет включения неортогональных геометрий.[10] Это расширение модели, которое соответствует классической ортогональный формулировка, включает манхэттенское представление геометрий в дополнение к более общим четырехугольник и шестигранный элементы. Это помогает свести количество неизвестных к минимуму и, таким образом, сокращает время вычислений для неортогональных геометрий.[11]

Решатели дифференциальных уравнений

Конечно-разностная временная область

Конечно-разностная временная область (FDTD) - популярный метод CEM. Это легко понять. Он имеет исключительно простую реализацию для полноволнового решателя. Реализация базового решателя FDTD требует как минимум на порядок меньше работы, чем решающая программа FEM или MoM. FDTD - единственный метод, с помощью которого один человек может реально реализовать себя в разумные сроки, но даже тогда это будет для довольно конкретной проблемы.[1] Поскольку это метод временной области, решения могут охватывать широкий частотный диапазон за один прогон моделирования при условии, что временной шаг достаточно мал, чтобы удовлетворить требованиям Теорема выборки Найквиста – Шеннона для желаемой максимальной частоты.

FDTD принадлежит к общему классу дифференциальных методов численного моделирования во временной области на основе сетки. Уравнения Максвеллачастный дифференциал form) преобразуются в уравнения центральной разности, дискретизируются и реализуются в программном обеспечении. Уравнения решаются циклически: электрическое поле решается в данный момент времени, то магнитное поле решается в следующий момент времени, и процесс повторяется снова и снова.

Базовый алгоритм FDTD восходит к основополагающей статье 1966 года Кейна Йи в Транзакции IEEE по антеннам и распространению. Аллен Тафлов возник дескриптор «Конечная разность во временной области» и соответствующий ему акроним «FDTD» в статье 1980 г. IEEE Trans. Электромагнит. Compat.. Примерно с 1990 года методы FDTD стали основным средством моделирования многих научных и инженерных проблем, касающихся взаимодействия электромагнитных волн со структурами материалов. Эффективный метод, основанный на процедуре дискретизации конечного объема во временной области, был введен Mohammadian et al. в 1991 г.[12] Текущие приложения для моделирования FDTD варьируются от почти постоянного тока (сверхнизкочастотная геофизика, охватывающая всю Землю -ионосфера волновод) через микроволны (технология радиолокационной сигнатуры, антенны, устройства беспроводной связи, цифровые межкомпонентные соединения, биомедицинская визуализация / лечение) до видимого света (фотонные кристаллы, наноплазмоника, солитоны, и биофотоника). Доступно около 30 коммерческих и разработанных университетами программных пакетов.

Прерывистый метод во временной области

Среди многих методов во временной области в последнее время приобрел популярность прерывистый метод Галеркина во временной области (DGTD), поскольку он объединяет преимущества как метода конечных объемов во временной области (FVTD), так и метода конечных элементов во временной области (FETD). Как и FVTD, числовой поток используется для обмена информацией между соседними элементами, поэтому все операции DGTD являются локальными и легко распараллеливаются. Подобно FETD, DGTD использует неструктурированную сетку и может иметь высокую точность, если принята иерархическая базовая функция высокого порядка. Благодаря указанным выше достоинствам метод DGTD широко применяется для анализа переходных процессов в многомасштабных задачах, включающих большое количество неизвестных.[13][14]

Временная область с множественным разрешением

MRTD - это адаптивная альтернатива методу конечных разностей во временной области (FDTD) на основе вейвлет анализ.

Метод конечных элементов

В метод конечных элементов (FEM) используется для поиска приближенного решения уравнения в частных производных (PDE) и интегральные уравнения. Подход к решению основан либо на полном исключении производных по времени (задачи установившегося состояния), либо на преобразовании PDE в эквивалентный обыкновенное дифференциальное уравнение, который затем решается с использованием стандартных методов, таких как конечные разности, так далее.

В решении уравнения в частных производных, основная задача состоит в том, чтобы создать уравнение, которое аппроксимирует уравнение, которое необходимо изучить, но которое численно стабильный, что означает, что ошибки во входных данных и промежуточных вычислениях не накапливают и не разрушают смысл результирующего вывода. Есть много способов сделать это с различными преимуществами и недостатками. Метод конечных элементов - хороший выбор для решения уравнений в частных производных в сложных областях или когда желаемая точность варьируется во всей области.

Метод конечной интеграции

Метод конечного интегрирования (FIT) - это схема пространственной дискретизации для численного решения задач электромагнитного поля во временной и частотной области. Сохраняет основные топологический свойства непрерывных уравнений, такие как сохранение заряда и энергии. FIT был предложен в 1977 г. Томас Вейланд и постоянно совершенствовался на протяжении многих лет.[15] Этот метод охватывает весь спектр электромагнетизма (от статического до высокочастотного) и оптических приложений и является основой для коммерческих инструментов моделирования.[16][неудачная проверка][17][неудачная проверка]

Основная идея этого подхода - применить уравнения Максвелла в интегральной форме к набору разнесенных сеток. Этот метод отличается высокой гибкостью геометрического моделирования и обработки границ, а также включением произвольного распределения материалов и свойств материалов, таких как анизотропия, нелинейность и дисперсия. Кроме того, использование согласованной двойной ортогональной сетки (например, Декартова сетка) в сочетании с явной схемой интегрирования по времени (например, схемой-чехарда) приводит к вычислительным и экономичным алгоритмам памяти, которые особенно адаптированы для анализа переходных полей в радиочастота (РФ) приложения.

Псевдоспектральная временная область

В этом классе методов расчета во времени для уравнений Максвелла используется либо дискретный Фурье, либо дискретные преобразования Чебышева для вычисления пространственных производных компонентов вектора электрического и магнитного поля, которые расположены либо в 2-D сетке, либо в 3-D решетке элементарных ячеек. PSTD вызывает незначительные численные ошибки анизотропии фазовой скорости по сравнению с FDTD, и поэтому позволяет моделировать проблемы гораздо большего электрического размера.[18]

Псевдоспектральная пространственная область

PSSD решает уравнения Максвелла, распространяя их вперед в выбранном пространственном направлении. Следовательно, поля сохраняются как функция времени и (возможно) любых поперечных пространственных измерений. Этот метод является псевдоспектральным, поскольку временные производные вычисляются в частотной области с помощью БПФ. Поскольку поля сохраняются как функции времени, это позволяет быстро и точно смоделировать произвольную дисперсию в среде распространения с минимальными усилиями.[19] Однако выбор распространения вперед в пространстве (а не во времени) несет с собой некоторые тонкости, особенно если важны отражения.[20]

Матрица линии передачи

Матрица линии передачи (TLM) может быть сформулирован несколькими способами как прямой набор сосредоточенных элементов, решаемых непосредственно с помощью решателя схем (ala SPICE, HSPICEи др.), как настраиваемую сеть элементов или через матрица рассеяния подход. TLM - это очень гибкая стратегия анализа, схожая с FDTD по возможностям, хотя с механизмами FDTD обычно доступно больше кодов.

Локально одномерный

Это неявный метод. В этом методе в двумерном случае уравнения Максвелла вычисляются в два этапа, тогда как в трехмерном случае уравнения Максвелла делятся на три направления пространственных координат. Подробно обсуждены устойчивость и дисперсионный анализ трехмерного метода LOD-FDTD.[21][22]

Другие методы

Расширение собственных мод

Расширение собственных мод (EME) - это строгий двунаправленный метод моделирования распространения электромагнитных волн, основанный на разложении электромагнитных полей на базовый набор локальных собственных мод. Собственные моды находятся путем решения уравнений Максвелла в каждом локальном сечении. Расширение собственных мод может решить уравнения Максвелла в 2D и 3D и может обеспечить полностью векторное решение при условии, что решатели мод являются векторными. Он предлагает очень большие преимущества по сравнению с методом FDTD для моделирования оптических волноводов и является популярным инструментом для моделирования волоконная оптика и кремниевая фотоника устройств.

Физическая оптика

Физическая оптика (PO) - это имя высокочастотное приближение (короткая-длина волны приближение) обычно используется в оптике, электротехника и Прикладная физика. Это промежуточный метод между геометрической оптикой, которая игнорирует волна эффекты и полная волна электромагнетизм, что является точным теория. Слово «физический» означает, что оно больше физическое, чем геометрическая оптика и не то, чтобы это точная физическая теория.

Приближение состоит из использования лучевой оптики для оценки поля на поверхности, а затем интеграция это поле над поверхностью для расчета передаваемого или рассеянного поля. Это похоже на Борновское приближение, в том, что детали проблемы рассматриваются как возмущение.

Единая теория дифракции

В единая теория дифракции (UTD) - это высокая частота метод решения электромагнитный рассеяние проблемы из-за электрически малых разрывов или разрывов более чем в одном измерении в одной и той же точке.

В единая теория дифракции приблизительно ближнее поле электромагнитные поля как квазиоптические и используют дифракцию лучей для определения коэффициентов дифракции для каждой комбинации дифрагирующего объекта и источника. Эти коэффициенты затем используются для расчета напряженности поля и фаза для каждого направления от точки дифракции. Эти поля затем добавляются к полям инцидентов и отраженным полям для получения общего решения.

Проверка

Валидация - одна из ключевых проблем, с которыми сталкиваются пользователи электромагнитного моделирования. Пользователь должен понимать и владеть областью достоверности своего моделирования. Мера такова: «насколько далеки от реальности результаты?»

Ответ на этот вопрос включает три шага: сравнение результатов моделирования и аналитической формулировки, перекрестное сравнение между кодами и сравнение результатов моделирования с измерениями.

Сравнение результатов моделирования и аналитической формулировки

Например, оценка стоимости радиолокационный разрез пластины по аналитической формуле:

куда А это поверхность пластины и это длина волны. Следующая кривая, представляющая RCS пластины, вычисленная при 35 ГГц можно использовать в качестве справочного примера.

Перекрестное сравнение кодов

Одним из примеров является перекрестное сравнение результатов метода моментов и асимптотических методов в их областях достоверности.[23]

Сравнение результатов моделирования с измерениями

Последний этап проверки выполняется путем сравнения результатов измерений и моделирования. Например, расчет RCS[24] и измерение[25] сложного металлического объекта на частоте 35 ГГц. Вычисление реализует GO, PO и PTD для ребер.

Процессы валидации могут ясно показать, что некоторые различия можно объяснить различиями между экспериментальной установкой и ее воспроизведением в среде моделирования.[26]

Коды рассеяния света

В настоящее время существует множество эффективных программ для решения задач электромагнитного рассеяния. Они перечислены как:

Аналитические решения, такие как решение Ми для рассеяния сферами или цилиндрами, можно использовать для проверки более сложных методов.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Дэвид Б. Дэвидсон, Вычислительный электромагнетизм для ВЧ и СВЧ техники, Второе издание, Cambridge University Press, 2010 г.
  2. ^ Роджер Ф. Харрингтон (1968). Вычисление поля моментными методами.Последняя печать IEEE Press в 1993 г., ISBN 0780310144.
  3. ^ Т. Вейланд, Метод дискретизации для решения уравнений Максвелла для шестикомпонентных полей, Электроника и связь AEUE, т. 31, нет. 3. С. 116–120, 1977.
  4. ^ CST Studio Suite разработан Технология компьютерного моделирования (CST AG).
  5. ^ Решения для электромагнитного моделирования, разработанные Нимбич.
  6. ^ Лесли Грингард и Владимир Рохлин (1987). "Быстрый алгоритм моделирования частиц. "J. Computational Physics Vol. 73, No. 2, pp 325–348.
  7. ^ Владимир Рохлин (1985). «Быстрое решение интегральных уравнений классической теории потенциала». J. Computational Physics Vol. 60. С. 187–207.
  8. ^ Надер Энгета, Уильям Д. Мерфи, Владимир Рохлин и Мариус Василиу (1992), "Метод быстрых мультиполей для вычисления электромагнитного рассеяния", IEEE Transactions on Antennas and Propagation 40, 634–641.
  9. ^ Эргин, А.А., Шанкер, Б., и Михильссен, Э. (1998). Быстрая оценка трехмерных переходных волновых полей с помощью операторов диагонального переноса. Журнал вычислительной физики, 146 (1), 157–180.
  10. ^ А. Э. Рюли, Г. Антонини, Дж. Эш, Дж. Экман, А. Майо, А. Орланди, «Неортогональная формулировка PEEC для электромагнитного моделирования во временной и частотной области и моделирования цепей», IEEE Trans. Электромагнит. Compat., т. 45, нет. 2. С. 167–176, май 2003 г.
  11. ^ Домашняя страница Partial Element Equivalent Circuit (PEEC)
  12. ^ Алиреза Х. Мохаммадиан, Виджая Шанкар и Уильям Ф. Холл (1991). "Расчет электромагнитного рассеяния и излучения с использованием процедуры дискретизации конечного объема во временной области. Computer Physics Communications Vol. 68, № 1, 175–196.
  13. ^ Tobón, Луис Э .; Рен, Цян; Лю, Цин Хо (февраль 2015 г.). «Новый эффективный трехмерный прерывистый метод Галеркина во временной области (DGTD) для крупномасштабного и многомасштабного электромагнитного моделирования». Журнал вычислительной физики. 283: 374–387. Bibcode:2015JCoPh.283..374T. Дои:10.1016 / j.jcp.2014.12.008. ISSN 0021-9991.
  14. ^ Mai, W .; Hu, J .; Li, P .; Чжао, Х. (октябрь 2017 г.). «Эффективный и стабильный двухмерный / трехмерный гибридный прерывистый анализ Галеркина во временной области с адаптивным критерием для антиподушек произвольной формы в дисперсионной паре параллельных пластин». Протоколы IEEE по теории и методам микроволнового излучения. 65 (10): 3671–3681. Bibcode:2017ITMTT..65.3671M. Дои:10.1109 / TMTT.2017.2690286. ISSN 0018-9480.
  15. ^ Т. Вейланд, Метод дискретизации для решения уравнений Максвелла для шестикомпонентных полей, электроника и связь AEUE, т. 31, нет. 3. С. 116–120, 1977.
  16. ^ CST Studio Suite разработан Технология компьютерного моделирования (CST AG).
  17. ^ Решения для электромагнитного моделирования, разработанные Нимбич.
  18. ^ Для недавнего исчерпывающего обзора методов PSTD для уравнений Максвелла см. Q. Liu и G. Zhao «Advances in PSTD Techniques», глава 17 в Computational Electrodynamics: The Finite-Difference Time-Domain Method, A. Taflove and SC Hagness, eds. ., Бостон: Артек Хаус, 2005.
  19. ^ J.C.A. Tyrrell et al., Журнал современной оптики 52, 973 (2005); Дои:10.1080/09500340512331334086
  20. ^ П. Кинслер, Phys. Ред. А81, 013819 (2010); Дои:10.1103 / PhysRevA.81.013819
  21. ^ И. Ахмед, Э. К. Чуа, Э. П. Ли, З. Чен., Транзакции IEEE по антеннам и распространению 56, 3596–3600 (2008)
  22. ^ И. Ахмед, Э. К. Чуа, Э. П. Ли, Транзакции IEEE по антеннам и распространению 58, 3983–3989 (2010)
  23. ^ В качестве иллюстрации компания OKTAL-SE провел совместную разработку и перекрестное сравнение с французским исследовательским институтом ONERA, сравнивая метод момента и асимптотический методы. Перекрестное сравнение помогло процессу проверки кода SE-RAY-EM OKTAL-SE. Иллюстрация[мертвая ссылка] сравнения кода SE-RAY-EM и эталонного кода ONERA (правое изображение).
  24. ^ SE-RAY-EM
  25. ^ FGAN-FHR
  26. ^ полная статья

дальнейшее чтение

внешняя ссылка