演算法技術應用

㈠ 在計算機中演算法有什麼作用

在計算機中演算法的作用：計算機中使用的其他技術離不開演算法的支撐，而且只有把演算法和其他技術有效的結合起來，才能使計算機解決問題的能力最大化，最後達到1+1＞2的效果。

計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。

計算機不能做到無限快，存儲也不是免費的，為了提高解決問題的效率，必須研究演算法，同時，解決同一個問題的各種不同演算法的效率常常相差非常大，這種效率上的差距影響往往比硬體和軟體方面的差距還要大。

(1)演算法技術應用擴展閱讀：

計算機中演算法特點：

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入、所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

㈡ 演算法給我們帶來了巨大的影響，演算法到底改變了什麼

一、演算法改變了我們接受信息的方式。演算法技術應用在生活中的方方面面，無論我們是通過瀏覽器接受新聞，還是通過微博、微信、資訊類APP接受新聞，我們都不自覺地受著演算法給我們帶來的影響。基於大數據的演算法，通過掌握用戶以往的瀏覽記錄和搜索歷史推測用戶可能感興趣的內容。於是主動給用戶推薦相關內容，我們接收信息的方式從偶然看到或是刻意檢索，變成了各種APP主動給我們推薦。從這個角度來說，演算法讓我們接收信息的方式由主動變得被動起來。

我們享受著技術帶來的便捷，同時我們也要警惕技術可能存在的問題。就像是演算法技術可能存在的隱患，凡是有利有弊，一體有兩面。因此，無論即便演算法本身沒有錯，我們依然要謹慎使用該技術，並且要將此技術關在籠子里，不讓居心叵測之人運用來侵害大多數的權益。

㈢ 圖像演算法應用的領域主要有哪些

應用領域
圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。
1）航天和航空技術方面
航天和航空技術方面的應用數字圖像處理技術在航天和航空技術方面的應用，除了JPL對月球、火星照片的處理之外，另一方面的應用是在飛機遙感和衛星遙感技術中。許多國家每天派出很多偵察飛機對地球上有興趣的地區進行大量的空中攝影。對由此得來的照片進行處理分析，以前需要僱用幾千人，而現在改用配備有高級計算機的圖像處理系統來判讀分析，既節省人力，又加快了速度，還可以從照片中提取人工所不能發現的大量有用情報。從60年代末以來，美國及一些國際組織發射了資源遙感衛星（如LANDSAT系列）和天空實驗室（如SKYLAB），由於成像條件受飛行器位置、姿態、環境條件等影響，圖像質量總不是很高。因此，以如此昂貴的代價進行簡單直觀的判讀來獲取圖像是不合算的，而必須採用數字圖像處理技術。如LANDSAT系列陸地衛星，採用多波段掃描器（MSS），在900km高空對地球每一個地區以18天為一周期進行掃描成像，其圖像解析度大致相當於地面上十幾米或100米左右（如1983年發射的LANDSAT-4，解析度為30m）。這些圖像在空中先處理（數字化，編碼）成數字信號存入磁帶中，在衛星經過地面站上空時，再高速傳送下來，然後由處理中心分析判讀。這些圖像無論是在成像、存儲、傳輸過程中，還是在判讀分析中，都必須採用很多數字圖像處理方法。現在世界各國都在利用陸地衛星所獲取的圖像進行資源調查（如森林調查、海洋泥沙和漁業調查、水資源調查等），災害檢測（如病蟲害檢測、水火檢測、環境污染檢測等），資源勘察（如石油勘查、礦產量探測、大型工程地理位置勘探分析等），農業規劃（如土壤營養、水份和農作物生長、產量的估算等），城市規劃（如地質結構、水源及環境分析等）。我國也陸續開展了以上諸方面的一些實際應用，並獲得了良好的效果。在氣象預報和對太空其它星球研究方面，數字圖像處理技術也發揮了相當大的作用。

㈣ HFSS演算法及應用場景介紹

安氏

前言

相信每一位使用過HFSS的工程師都有一個疑問或者曾經有一個疑問：我怎麼才能使用HFSS計算的又快又准？對使用者而言，每個工程師遇到的工程問題不一樣，工程經驗不能夠直接復制；對軟體而言，隨著HFSS版本的更新，HFSS演算法越來越多，針對不同的應用場景對應不同的演算法。因此，只有實際工程問題切合合適的演算法，才能做到速度和精度的平衡。工程師在了解軟體演算法的基礎上，便能夠針對自己的需求進行很好的演算法選擇。

由於當今世界計算機的飛速發展，讓計算電磁學這門學科也有了很大的發展，如圖1所示，從大的方面來看，我們將計算電磁學分為精確的全波演算法和高頻近似演算法，在每一類下面又分了很多種演算法，結合到HFSS軟體，通過ANSYS公司40餘年來堅持不懈的研發和戰略性的收購，到目前為止，HFSS有FEM、IE（MoM）、DGTD、PO、SBR+等演算法，本文會針對每種演算法和應用場景逐一介紹，相信你看完這篇文章應該對HFSS演算法和應用場景會有更深的認識。

演算法介紹

全波演算法-有限元演算法（ FEM）

有限元演算法是ANSYS HFSS的核心演算法，已有二十多年的商用歷史，也是目前業界最成熟穩定的三維電磁場求解器，有限元演算法的優點是具有極好的結構適應性和材料適應性，充分考慮材料特性：趨膚效應、介質損耗、頻變材料；是精確求解復雜材料復雜結構問題的最佳利器，有限元演算法採用四面體網格，對模擬物體能夠很好的進行還原。

FEM演算法的支配方程見下圖：

HFSS有限元演算法在網格劃分方面能夠支持自適應網格剖分、網格加密、曲線型網格，在求解時支持切向矢量基函數、混合階基函數和直接法、迭代法、區域分解法的強大的矩陣求解技術。

在應用領域，HFSS主要針對復雜結構進行求解，尤其是對於一些內部問題的求解，比高速信號完整性分析，陣列天線設計，腔體問題及電磁兼容等應用場景，非常適合有限元演算法求解。

有限元演算法結合ANSYS公司的HPC模塊，ANSYS HFSS有限元演算法可以進行電大尺寸物體的計算，大幅度提升模擬工程師的工作效率。針對寬頻問題，FEM推出了寬頻自適應網格剖分，大大提升了模擬精度。

全波演算法-積分方程演算法（ IE）

積分方程演算法基於麥克斯維方程的積分形式，同時也基於格林函數，所以可自動滿足輻射邊界條件，對於簡單模型及材料的輻射問題，具有很大的優勢，但原始的積分方程法計算量太大，很難用於實際的數值計算中，針對此問題， HFSS 中的 IE演算法提供了兩種加速演算法，一種是 ACA 加速，一種是 MLFMM，分布針對不同的應用類型。 ACA 方法基於數值層面的加速技術，具有更好的普適性，但效率相比 MLFMM 稍差， MLFMM 演算法基於網格層面的加速，對金屬材料，鬆散結構，具有更高的效率。

IE演算法的支配方程見下圖：

IE演算法是三維矩量法積分方程技術，支持三角形網格剖分。IE演算法不需要像FEM演算法一樣定義輻射邊界條件，在HFSS中主要用於高效求解電大尺寸、開放結構問題。與HFSS FEM演算法一樣，支持自適應網格技術，也可以高精度、高效率解決客戶問題，同時支持將FEM的場源鏈接到IE中進行求解。HFSS-IE演算法對金屬結構具有很高的適應性，其主要應用領域天線設計、天線布局、 RCS、 EMI/EMC模擬等方向。

高頻近似演算法-PO演算法

FEM演算法和IE演算法是精確的全波演算法，在超大電尺寸問題上，使用精確全波演算法會造成效率的降低。針對超大電尺寸問題，ANSYS推出PO（物理光學法）演算法，PO 演算法屬於高頻演算法，非常適合求解此類問題，在適合其求解的問題中，具有非常好的效率優勢。

PO演算法主要原理為射線照射區域產生感應電流，而且在陰影區域設置為零電流，不考慮射線追跡或多次反射，以入射波作為激勵源，將平面波或鏈接FEM（IE）的場數據作為饋源。但由於不考慮射線的多次反射和繞射等現象，一般針對物理尺寸超大，結構均勻的物體電磁場計算，在滿足精度的要求，相比全波演算法效率明顯提高。比如大平台上的天線布局，大型反射面天線等等。

高頻近似演算法-SBR+演算法

PO演算法可以解決超大電尺寸問題的計算，但由於未考慮到多次反射等物理物體，主要用於結構均勻物理的電磁場計算。針對復雜結構且超大電尺寸問題，ANSYS通過收購Delcross公司（Savant軟體）引入了SBR+演算法， SBR+是在SBR演算法（天線發射出射線，在表面「繪制」 PO電流）的基礎上考慮了爬行波射線（沿著表面追跡射線）、物理繞射理論PTD（修正邊緣處的PO電流）、一致性繞射理論UTD（沿著邊緣發射衍射射線，繪制陰影區域的電流），因此SBR+演算法是高頻射線方法，具有非常高效的速度，同時具有非常好的精度，在大型平台的天線布局中效果非常好。

SBR+支持從FEM、IE中導入遠場輻射方向圖或者電流源，也支持導入相應的測試數據，SBR+演算法主要用於天線安裝分析，支持多核、GPU等並行求解方式並且大多數任務可在低於8 GB內存下完成。

混合演算法（ FEBI， IE-Region，PO-Region，SBR+ Region）

前面對頻率內的各種演算法做了介紹並說明了各種演算法應用的場景，很多時候碰到的工程問題既包括復雜結構物理也包括超大尺寸物理，如新能源汽車上的天線布局問題，對模擬而言，最好的精度是用全波演算法求解，最快的速度是採用近似算求解，針對該問題，ANSYS公司將FEM演算法、 IE 演算法、PO 演算法、SBR+演算法等融合起來，推出混合演算法。在一個應用案例中，採用不同演算法的優點而迴避不同演算法的缺點，可極大限度的提高演算法的效率，以及成為頻域內解決大型復雜問題的必備演算法。

HFSS中FEM與IE可以通過IE Region與FEBI邊界進行混合求解，FEM與PO、SBR+演算法可以通過添加PO Region及SBR+ Region進行混合，混合演算法的使用擴大了HFSS的使用范圍。

時域演算法-transient演算法

HFSS時域求解是基於間斷伽略金法（discontinuous Galerkin method, DGTD）的三維全波電磁場模擬求解器，採用基於四面體有限元技術，能得到和HFSS頻域求解器一樣的自適應網格剖分精度，該技術使得HFSS的求精精度成為電磁場行業標准。這項技術完善了HFSS的頻域求解器技術，幫助工程師對更加深入詳細了解其所設計器件的電磁性能。

Transient演算法支配方程見下圖：

採用HFSS-Transient演算法，工程師可利用短脈沖激勵對靜電放電、電磁干擾、雷擊和等應用問題開展研究，還包括時域反射阻抗以及短時激勵下的瞬態場顯示也可以藉助它來完成。

諧振分析-Eigenmode演算法

諧振特性是每個結構都存在固有的電磁諧振，諧振的模式、頻率和品質因子，與其結構尺寸相關，這些諧振既可能是干擾源的放大器，也可能是敏感電路的雜訊接收器。諧振會導致信號完整性、電源完整性和電磁兼容問題，因而了解諧振對加強設計可靠性很有幫助。

Eigenmode演算法支配方程見下圖：

在HFSS中，使用eigenmode演算法可計算三維結構諧振模式，並可呈現圖形化空間的諧振電壓波動，分析結構的固有諧振特性。依據諧振分析的結果，指導機箱內設備布局和PCB層疊布局，改善電磁兼容特性。

總結

HFSS裡面有各種不同的演算法，有全波演算法、近似演算法以及時域演算法，工程師可以格局需要選擇不同演算法（最高的精度和最高的效率）。首先針對頻域演算法，使用范圍見圖14，通常FEM演算法和IE演算法非常適合於中小尺寸問題，對大型問題，FEM/IE運行時間/內存需求非常巨大； PO方法適合解決超大電尺寸問題，但對問題復雜度有限制，通常通常不能提供客戶所期望的精度，但對於均勻物體是一個很好的選擇；SBR+演算法適合解決超大電尺寸問題，對復雜結構也能夠提供很好的精度和速度；針對既有電小尺寸復雜結構計算問題，又有電大尺寸布局計算問題，混合演算法是一個很好的選擇。Transient演算法適合解決與時間相關的電磁場問題，如ESD、TDR等；Eigenmode演算法專門針對諧振模擬。

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