一种用于生成超冷原子全息势阱的共轭梯度最小化方法

原则上，直接最小化代价函数可为计算全息图的生成提供一条通用且高度可控的途径。然而，迄今为止迭代傅里叶变换算法仍占主导地位。在此，我们表明，通过精心设计代价函数并结合数值高效的共轭梯度最小化，可建立一种适用于广泛目标光强分布的全息图生成实用方法。这产生了一个引导式优化过程，其关键优势体现在能够在全息图计算过程中规避光学涡旋的形成。我们演示了共轭梯度法在离散和连续光强分布中的实现，并讨论了其在超冷原子光囚禁中的适用性。