电磁散射计算优化框架：基于IPO、FMM等加速算法

# 电磁散射计算优化框架
## 目标
- 提高电磁散射计算效率
- 解决电大尺寸目标在复杂背景中的计算瓶颈
- 达成计算精度与时间效率的最佳平衡
## IPO法（迭代物理光学法）
### 概述
- 基于物理光学的迭代方法
- 适用于复杂电磁散射计算
### 应用场景
- 电大尺寸目标散射问题
- 多种复杂背景下的应用
### 挑战
- 计算复杂度高
- 迭代次数多，收敛慢
### 优化策略
- 引入高斯-赛德尔迭代机制
- 改进收敛速度，减少迭代次数
## 加速技术
### FMM（快速多极子法）
#### 作用
- 加速远场散射计算
#### 结合方式
- 与IPO法结合
- 降低整体计算复杂度
#### 应用局限
- 对局部场的处理不足
### MLFMA（多层快速多极子法）
#### 作用
- 进一步降低计算复杂度
- 优化多层结构中目标的远场散射计算
#### 替代策略
- 替代FMM方法
- 提升多层问题的求解效率
### ACA（自适应交叉近似法）
#### 作用
- 提高矩阵运算效率
- 进行矩阵低秩近似
#### 优化效果
- 减少内存使用
- 加速计算过程
### FFT（快速傅里叶变换）
#### 作用
- 加速信号转移过程
- 优化迭代计算的效率
#### 应用实现
- 在FMM与MLFMA的转移过程中综合使用FFT
- 提升全局计算效率
## 算法验证与优化
### 验证方法
- 在标准测试场景中进行效果验证
- 适用于实际电磁散射问题的测试
### 评估指标
- 计算时间评估
- 内存消耗监测
- 精度误差分析
### 性能优化
- 对比优化前后的性能改进
- 确保在效率和精度之间取得最佳平衡