學(xué)習(xí)啊！公差分析搞不懂

我也在學(xué)習(xí)中。

學(xué)習(xí)了，又進(jìn)步了

Sensitivity（像質(zhì)響應(yīng)度 也可理解為靈敏度，以公差范圍為計(jì)算基礎(chǔ)）及Inverse Sensitivity（像質(zhì)評(píng)價(jià)此為上一模式為反操作，即以像質(zhì)評(píng)質(zhì)作為計(jì)算基礎(chǔ)）兩種模式。其主要區(qū)別在于前者由用戶在Tolerance Data Editor 中指定的公差范圍作為運(yùn)算基礎(chǔ)，求出各項(xiàng)在最小值及最大值的狀況下其像質(zhì)特性(Performance)。后者則依據(jù)用戶在Max Criteria 中設(shè)定的最大（像質(zhì)）標(biāo)準(zhǔn)的前提下，求出各項(xiàng)(Operand)的允許公差范圍。簡(jiǎn)而言之，前者由公差推導(dǎo)出像質(zhì)的變化，后者由從期望的像質(zhì)變化范圍得出公差范圍。 H?1xjY9sl  

很好啊的奉獻(xiàn)

舉個(gè)通俗點(diǎn)得例子吧： {l_{T4xToB  
假設(shè)這么個(gè)模型：一個(gè)人，挨10拳，或者5刀，或者2槍就會(huì)掛掉。 ~pa!w?/bQ  
那么Sensitivity分析就好比分析每一拳，每一刀，每一槍對(duì)人血條的影響； g&dPd7  
Inverse Sensitivity分析好比這個(gè)人滿血的時(shí)候，最多能挨幾拳+幾刀+幾槍； A,i75kd  
蒙特卡洛分析好比對(duì)于隨機(jī)而來的攻擊（或拳或刀或槍），挨N下（比如N=3），然后此人能生還的概率。。。。。 $VAx:Y|  
0!
[ +Q4"  
從小喜歡玩格斗游戲，舉例不當(dāng)請(qǐng)諒解~~~

好比喻，頂！

好比喻 學(xué)習(xí)了

你太牛叉了，將HP與公差分析結(jié)合起來了，不愧是游戲和光學(xué)設(shè)計(jì)結(jié)合之典范

回復(fù)太經(jīng)典了