01
硅光基础
硅光技术概述、材料体系（SOI、氮化硅）、典型器件（调制器、探测器、耦合器）介绍。
材料器件
02
仿真环境搭建
Lumerical/COMSOL安装与配置、Python API接口调用、脚本化仿真流程。
软件API
03
参数提取基础
S参数与传输矩阵、有效折射率法（EIM）、模式求解器原理。
理论S参数
04
Python数据处理
NumPy/SciPy基础、数据清洗与插值、曲线拟合（curve_fit）。
编程拟合
05
马赫-曾德尔调制器 (MZM)
推挽结构原理、半波电压Vπ提取、消光比ER计算。
调制器Vπ
06
微环谐振器 (MRR)
谐振波长提取、Q值与FSR计算、耦合系数κ与τ提取。
谐振Q值
07
光栅耦合器
耦合效率提取、布拉格波长确定、角度扫描数据拟合。
耦合布拉格
08
定向耦合器
耦合长度提取、分光比计算、波长依赖性分析。
分光波长
09
多模干涉器 (MMI)
自映像原理、插入损耗提取、均匀性分析。
损耗均匀性
10
波导损耗测量
截断法（Cut-back）、Fabry-Perot谐振法、数据线性拟合。
损耗拟合
11
色散参数提取
群折射率ng计算、二阶色散D参数、零色散波长确定。
色散ng
12
非线性参数提取
非线性折射率n2、双光子吸收系数βTPA、Z-scan数据处理。
非线性Z-scan
13
热光效应参数
热光系数dn/dT提取、热调谐效率计算、热串扰分析。
热光调谐
14
电光效应参数
Pockels系数r33提取、载流子色散效应、PN结电容提取。
电光r33
15
统计分析与良率
蒙特卡洛仿真、工艺角分析、参数分布拟合（正态/Weibull）。
统计良率
16
优化算法入门
梯度下降法、粒子群算法（PSO）、贝叶斯优化基础。
算法PSO
17
Python优化库
SciPy.optimize使用、Optuna框架、Hyperopt调参。
库调参
18
MZM优化案例
Vπ与带宽权衡、行波电极设计、阻抗匹配优化。
MZM带宽
19
MRR优化案例
Q值与耦合间距优化、热调谐功耗最小化、工艺容差优化。
MRR容差
20
光栅耦合器优化
方向性优化、带宽最大化、偏振相关损耗（PDL）最小化。
光栅PDL
21
多目标优化
Pareto前沿、NSGA-II算法、加权和法与约束法。
ParetoNSGA-II
22
机器学习辅助优化
神经网络代理模型、高斯过程回归、主动学习策略。
ML代理模型
23
实验数据对接
Lumerical/COMSOL数据导出、实验测量数据导入、数据对齐。
数据对齐
24
自动化提取流程
构建Pipeline、参数提取脚本封装、批量处理与报告生成。
Pipeline自动化
25
GUI工具开发
PyQt5/Tkinter基础、参数可视化面板、实时更新图表。
GUIPyQt5
26
数据库管理
SQLite存储参数、版本控制（Git）、参数溯源与复现。
SQLiteGit
27
标准与文档
参数提取标准流程（SOP）、报告模板、Jupyter Notebook交互文档。
SOPNotebook
28
案例实战1：高速MZM
高速MZM设计全流程——从仿真到参数提取再到优化。
实战MZM
29
案例实战2：高Q值MRR
高Q值MRR滤波器设计——参数提取与工艺容差优化。
实战MRR
30
案例实战3：宽带光栅耦合器
宽带光栅耦合器设计——多目标优化与实验验证。
实战光栅