如何使用渐晕系数？

如果我们增加采样（即 GQ 算法中使用的环数和臂数），而评价函数值不会发生显著变化，则表明我们最初的采样结果良好。生成此结果所需的光线数量对应于评价函数中 TRAC 操作数的数量：函数中有 63 个 TRAC 操作数，即需要 63 条光线。

我们现在使用 RA 算法进行光瞳采样。我们系统地增加采样网格中的光线数量，直到找到与 GQ 算法类似的结果。我们发现需要 10x10 的网格：

对应于需要 298 个 TRAC 操作数。因此，对于 RA 算法，我们需要 298 条光线，也就是超过 GQ 算法生成相同结果所需的光线数量的四倍。这表明 GQ 算法非常高效。然而，如果我们未使用渐晕系数来消除此系统中的渐晕，则只能使用 RA 算法。

在某些情况下无法使用 GQ 算法，因为此时渐晕系数不能适当地描述渐晕光瞳。这些情况包括具有极其不对称或异形孔径的系统，或者像差以高次项为主的系统中存在渐晕时的情况。在这些情况下，优化时必须使用 RA 算法，并选中“删除渐晕”选项。然而，对于具有圆形、椭圆形或矩形孔径的光学系统，渐晕系数能够安全地用于描述光瞳，则可以选择 GQ 算法。

总结

渐晕系数用于描述视场点在存在渐晕时观察到入射光瞳的方式。这些系数可修改入射到 OpticStudio 的入射光束的形状，从而消除系统中的渐晕。当优化过程中渐晕系数可使高斯求积采样算法更加高效时，该算法尤其方便。然而，请记住，如果模型中应该发生渐晕的光线在实际情况下到达了真实设计中的像平面，那么在 OpticStudio 中使用渐晕系数预测的性能可能过于乐观。