关于可微光线追踪用于无线电传播建模的博士论文 [R]

大家好，我最近完成了关于可微光线追踪用于无线电传播建模的博士论文。我没有仅仅汇编已发表的论文，而是尝试将其写成一本易于理解、自包含的教材，适合任何对无线电传播模拟、自动微分和机器学习交叉领域感兴趣的人。永久链接：https://hdl.handle.net/2078.5/278727 包含TeX源代码的仓库。虽然我的研究重点是无线通信而非纯机器学习，但我认为它完全适合这里。项目的很大一部分围绕自动微分展开。通过将JAX等框架从其传统的机器学习背景中抽离出来，并将可微性集成到光线追踪管道中，我们可以计算复杂物理环境中的精确梯度。这使我们能够解决逆问题，并直接训练机器学习模型，这是当前下一代无线设计中的热门话题。为了让物理和数学易于理解，手稿分为三个部分：理解：物理学基础（电磁理论、几何光学和衍射）。构建：算法核心，包括GPU加速路径追踪和使可微模拟稳定所需的间断平滑技术。使用：实际应用，如信道建模、定位、材料校准和机器学习辅助的生成式路径采样。我论文的一个主要焦点是科学研究与可重复开源软件之间的联系。在此，我要特别感谢Patrick Kidger（u/patrickkidger）。他自己的论文启发我走上了为手稿采用“教材方式”的道路，并且在开发我的开源库（如DiffeRT）时，我大量依赖了他出色的JAX包（jaxtyping、equinox和optimistix）。希望您觉得它有趣！我很乐意在评论中回答任何关于可微模拟、光线追踪或在JAX中构建光线追踪引擎的问题：-) 如果您好奇，可以在这里观看演示幻灯片和视频预告片。