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    [分享]最通用、最強大的非線性系統(tǒng)優(yōu)化方法之一——PSD優(yōu)化 [復制鏈接]

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    只看樓主 倒序閱讀 樓主  發(fā)表于: 2019-05-09
    摘自User's Manual 10.0節(jié)
    < B_Vc:Q  
    在SYNOPSYS上使用PSD算法(1,2)進行自動優(yōu)化,優(yōu)于我們熟悉的阻尼最小二乘(DLS)方法。為什么這種方法是迄今為止發(fā)現(xiàn)的最通用、最強大的非線性系統(tǒng)優(yōu)化方法之一?
    1 )}=bhT  
    PSD優(yōu)化方法是通用的,因為它允許指定許多種類的量作為像差”,在鏡頭設計過程中進行控制,包括結構參數、近軸量、物瞳坐標、光線攔截、光程差、甚至是衍射MTF。使用方便的助記名,這些量可以以算術和、差、商等形式組合來為結果指定明確的目標或單側邊界,或者給出一個描述這些需要控制的量的方程。可以用靈活的權重一組自動生成的光線中選擇,也可以自己選擇的光線來構建你自己的評價函數。通過給評價函數的每一個部件分配適當的權重,可以評估像質和機械要求之間的權衡,比如整體長度或透鏡直徑。通過操縱權重,您可以將設計推向剩余像差的任何需要的平衡。使用這樣的工具可以設計一個最優(yōu)的系統(tǒng),而不僅僅是一個最優(yōu)的圖像。
    w ;daC(:  
    -(`OcGM'L  
    PSD優(yōu)化方法是強大,因為該算法始終比DLS方法或DLS方法其他變算法收斂得更快。自動功能控制阻尼、二階導數近似、導數增量、變量度量和邊界條件。您很少需要輸入除起始鏡頭、變量列表和評價函數定義之外的任何內容。 [Q\GxX.  
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