在过去十年中，发光二极管（LED）几乎在每个应用中都取代了常见的灯泡，从智能手机中的手电筒到汽车前灯。照亮夜间街道需要LED发出光谱，被人眼被人眼被视为纯白色。与这种白光谱相关的电力不仅分布在贡献波长上，而且在视觉角度上分布。对于许多应用，可用的光线需要在向前的方向上退出LED，即在小角度到垂直。在这项工作中，我们证明了白色LED顶部的专门设计的多层薄膜增加了向前发射的纯白光的功率。因此，推导的多目标优化问题是通过实质物理引导的目标函数重新重新制定，该函数代表了我们工程问题的层次结构。采用贝叶斯优化的变体基于射线跟踪模拟来最大化这种非确定性目标函数。最终，对合适的多层薄膜的光学性质的研究允许识别白光方向性的增加的机制：角度和波长选择性过滤导致多层薄膜与光线的乒乓球发挥作用。
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在宽范围的波长范围内实现从多层薄膜结构的所需光学响应，以及入射角的角度可能是具有挑战性的。先进的薄膜结构可以包括多种具有不同厚度和许多层的材料。具有多个变量的复杂薄膜结构的设计与优化是一个计算沉重的问题，仍处于积极研究。为了通过新的优化技术实现快速且轻松的实验，我们提出了Python封装TMM-FAST，其能够通过多层薄膜的不同入射角和波长的反射和传输的并行计算。通过减少计算时间，可以有效地使用用于机器学习的生成数据集变得可行和进化优化。此外，子包TMM-rotch允许通过使用Pytorch自动策划功能直接计算用于本地优化的分析梯度。最后，提出了一个Openai健身房环境，允许用户培训加强学习代理关于找到多层薄膜配置的问题。
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