高β等离子体电磁能量-电荷守恒全隐式PIC模型

针对介质阻挡放电中相同位置连续放电的重新点燃动力学，构建物理降阶模型，无需机器学习即可实现时间预测。

提出层状光子结构的S矩阵重构方法，将S矩阵定义为单层固有属性，独立于相邻界面，提升数值稳定性。

提出DNNsolver框架，通过深度学习方法实现偏振敏感衍射神经网络的高精度高效建模范式，解决传统薄元近似无法捕捉层内电磁耦合的问题。

DNNsolver提出基于深度学习的偏振敏感衍射神经网络建模方法，解决传统薄元件近似无法捕捉层内电磁耦合的问题，提升高密度光学计算建模精度与效率。

针对OFDM-ISAC系统中被动窃听者利用通信信号进行未授权感知的隐私风险，提出基于几何星座成形（GCS）的感知隐私增强框架，揭示星座依赖测距性能具有接收机特异性。