针对高能闪光X射线图像线性重建结果受系统模糊影响的问题，提出一种随机扰动优化和多模型融合的非线性重建算法。构建非线性正向模型并推导相应的雅可比矩阵形式，结合贝叶斯理论考虑该反演问题的求解及不确定量化，引入基于弱信息先验的超参数构建非线性分层贝叶斯模型。通过加速求解随机扰动的优化问题对条件分布进行采样，结合雅可比矩阵投影约束该优化问题的求解，并设计目标参数的提议分布以减小样本统计偏差。此外，提出一种多模型融合策略，在最小方差准则下融合线性与非线性贝叶斯模型的样本值，提高样本估计效率的同时确保重建结果呈现清晰的边缘和较高的精度。实验结果表明，该算法可以有效抑制系统模糊及噪声的影响，相比于线性重建算法可以得到更加准确的重建结果。

为了提高随机并行梯度下降(SPGD)算法的收敛速度，提出了分段随机扰动幅值的改进方法。从理论上分析了固定增益系数时，随机扰动幅值对SPGD 算法收敛速度的影响；提出了分段随机扰动幅值的改进方法；基于61单元变形镜，建立无波前探测自适应光学系统模型，对前65阶Zernike多项式模拟的满足Kolmogorov谱的大气湍流畸变波前进行校正。结果表明，采用分段随机扰动幅值的SPGD算法比固定最佳随机扰动幅值时传统SPGD算法的收敛速度提高了近1.6倍，证明了该改进算法的可行性。

介绍了随机并行梯度下降(SPGD)算法及其在相干合成中的应用，针对实验中算法关键参数难以调节的难点，提出采用软硬件结合的新方式，实现对实验数据的在线采集和分析以及对SPGD算法关键参数的自动实时调节。开展了4路光纤激光相干合成实验，对不同调节方法进行对比。实验中采用新方式有效调节了SPGD算法中增益系数和随机扰动幅度的取值，合成效果显著。

提出一种在光信号上叠加正态分布研究随机扰动的方法,分别研究了光纤中的拍信号演化和SOA中的光脉冲演化。光纤与SOA分别是无源器件和有源器件,在这两种不同元件中,光信号的传输是两种完全不同的过程。得到了随机扰动对这两种不同过程中光信号传输的影响,计算了输出相对标准差。结果表明,该方法在研究非线性过程及其相关的全光信号处理中,可用于讨论器件或系统的噪声特性,从而研究输出光脉冲的噪声特性。

基于随机并行梯度下降(SPGD)算法的自适应光学(AO)无需波前传感器就可以实现对波前相位畸变的闭环补偿。但是算法的收敛速度较慢,制约着其在实时性要求高的系统中的应用。根据SPGD算法中随机扰动对收敛速度的影响,提出一种利用泽尼克(Zernike)模式优化算法随机扰动的方法。针对大气湍流,建立了一个基于SPGD算法的61单元自适应光学仿真模型,并对一组符合Kolmogorov特性的相位畸变进行了数值仿真,分析了该优化方法对系统收敛特性的影响。仿真结果表明,与优化前相比,优化随机扰动后,校正精度略微下降,但是收敛速度得到明显的改善。

利用光子晶体(PC)的光子禁带和光栅衍射效应可以提高发光二极管(LED)的出光效率,扩大LED的应用范围。在GaN基蓝光LED的GaN层上引入二维正方排列圆柱形PC,采用时域有限差分方法研究光子晶体的几何参数的随机扰动对LED出光效率的影响,利用禁带理论分析了其机理。