补充实验可视化结果说明

本文件整理本轮补充实验的可视化结果。当前图件来自 epochs=60 的可视化版仿真,主要用于观察趋势、组织结果叙事和确定论文图形布局;投稿前建议用同一脚本复跑 epochs=220 或更高迭代数,替换最终数值。

数据来源

  • 散射复杂度曲线:G:/SIM/SIM_DNN/outputs/viz_focus_complexity/20260517_194753
  • 目标位置泛化:G:/SIM/SIM_DNN/outputs/viz_focus_target/20260517_194840
  • 汇总图输出:G:/SIM/SIM_DNN/tap_paper_package/figures/focus_viz

图 5:散射复杂度曲线

散射复杂度曲线

该图比较了空场景、单圆柱、三圆柱、五圆柱和九圆柱场景下三类相位策略的聚焦表现。三类策略分别为无相位、自由空间球面相位和优化相位。

从目标区能量占比可以看到,球面相位在 C0 自由空间中最强,说明它确实是合理的强物理基线;随着散射体数量增加,球面相位从 C0 的 0.8028 下降到 C9 的 0.0595。优化相位在 C3、C5、C9 中保持更高目标区能量占比,其中 C9 中优化相位达到 0.5211,约为球面相位的 8.76 倍。

复杂度无相位球面相位优化相位优化 / 球面
C00.00390.80280.48450.60
C10.00010.61810.52140.84
C30.00030.38040.53471.41
C50.00000.11390.58655.15
C90.00000.05950.52118.76

这张图建议用于支撑这样的写法:在弱散射或自由空间条件下,球面相位已经接近甚至优于 60 epoch 优化结果;当散射复杂度增强后,优化相位的优势逐渐变得显著。这比简单说“优化相位总是最好”更符合当前数据,也更容易说服审稿人。

图 6:目标位置泛化指标

目标位置泛化指标

该图固定九圆柱散射环境,改变目标位置,比较球面相位和优化相位。T0 为中心目标,T1/T2 为左右偏轴目标,T3/T4 为上下偏轴目标。

优化相位在五个目标位置上都提高了目标区能量占比。提升最明显的是中心和左右偏轴目标:T0 提升 11.07 倍,T1 提升 6.44 倍,T2 提升 5.56 倍。T3 和 T4 中球面相位已经较强,优化相位仍有约 1.171.20 倍提升。

目标球面相位能量占比优化相位能量占比优化 / 球面定位误差变化 / mm
T00.03850.425811.0763.9 19.1
T10.07290.46896.4471.3 11.9
T20.08460.47035.5671.3 11.9
T30.54880.64241.1719.1 11.9
T40.53250.63911.2026.5 19.1

这张图建议用于支撑“同一可微优化框架可以通过改变目标模板,为不同输出区域生成对应补偿相位”。不要把这部分写成“单个训练好的网络自动泛化到任意焦点”,因为当前实验是每个目标位置重新优化相位。

图 6 补充:输出面强度矩阵

目标位置输出面强度矩阵

该矩阵图按目标位置逐行展示球面相位和优化相位的输出面强度。蓝色轮廓为目标区域。它适合放在补充材料或汇报中,用来直观说明指标提升对应的场分布变化。

从图中可以看到,优化相位通常能把热点更明显地拉回目标窗口附近,并降低目标外的扩散背景。对于 T3/T4,球面相位本身已经能形成较强聚焦,因此优化相位的视觉提升不如 T0/T1/T2 明显;这与指标表中的提升倍数一致。

图 8:九圆柱相位与输出面解释图

九圆柱相位与输出面解释图

该图对比九圆柱中心目标条件下的球面相位、优化相位及其输出面强度。球面相位主要体现自由空间路径长度补偿;优化相位在此基础上出现更强的局部调制。结合输出面结果可以看到,优化相位并不是简单复制自由空间透镜相位,而是在复杂散射场景中进一步调整入射波前,使目标窗口内能量占比从 0.0595 提升到 0.5211

当前可写结论

基于本轮 epochs=60 可视化版结果,可以先写以下谨慎结论:

  1. 球面相位是强基线,在自由空间和弱散射条件下表现非常好;
  2. 随着散射复杂度从 C3 增加到 C9,球面相位快速退化,而优化相位仍保持较高目标区能量占比;
  3. 九圆柱环境下,改变目标位置后重新优化相位,可以在多个目标区域形成有效聚焦;
  4. 相位图和输出面强度图共同说明,优化相位包含散射环境相关的局部补偿,而不只是自由空间球面聚焦。

下一步

投稿前建议用以下命令生成最终数值版:

python -B differentiable_scattering_toy\focus_complexity_sweep.py --epochs 220 --output-root outputs\final_focus_complexity
python -B differentiable_scattering_toy\focus_target_generalization.py --epochs 220 --output-root outputs\final_focus_target
python -B tap_paper_package\figures\focus_viz\generate_focus_visuals.py --complexity-dir outputs\final_focus_complexity\<timestamp> --target-dir outputs\final_focus_target\<timestamp>

最终版跑完后,用新的 metrics.csv 替换本文档中的表格数值即可。