[原创]蒙特卡罗分析 [复制链接]

使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 2 ssj(Qo  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： 'Ywpdzz[  
单行格式： wAl}:|+n  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} waWKpk1Wo  
QLIB [ tstat ]] 9+8!xwR:  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … 9kX=99kf[  
在这一行中，你给出了标准透镜的库位置和你想要评估的模拟元件的数量。您可以在一次运行中设置最多 500 个元件。 ?9gTk \s?R  
另一种输入： 9ze|s^  
MC ITEMIZE "ryk\}*<  
SAMPLES NSAMPLES =GKS;d#/  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } r -q3+c^+  
[QUIET ] 6%\Q*r*N  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] 8lWH=kA\  
[THSTATS { tstat } ] +fd@K  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] c@ZS|U*(  
[TEST ] BF@5&>E  
GO <{cNgKd9
 
可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 4de]?#=  
o`\.I&Ij  
QTOL 给出将触发最坏情况示例的质量描述符的值。如果您想捕获所有最坏情况的样本，请输入一个负数。 QNUM 指定要监视哪个质量描述符， QLIB 给出一个将示例存储到其中的库位置。如果所有的命令都被替换为 QNUM，程序就会监控所有的质量描述并捕捉到整体上最糟糕的值的系统。 QSF"8Uk  
I!@s6tG  
phgexAq  
M.)}e7  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： Zv|p>q`R2  
MC　PLOT［DIST］ 2\nN4WL 5.  
可选的DIST 绘制分布函数而不是直方图。 此函数显示处于或优于横坐标值的个案百分比。 gM3]%L_
 
k]Alp;hVd  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 R>d@tr  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 AUxM)H  
|/;U)M  
输入BTOL程序如下： %0yS98']g  
$Eio$TI  
/BMtcCPG!  
运行BTOL.REFLERTOR.MAC后，可在Command Window中查看公差分析数控，部分结果如下： Gg9VS&VI  
yOWOU`y?  
zUs~V`0  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 ,jRcl!n`  
Il{^ j6  
L\}Pzxn  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： iUIy,Y  
aUW/1nQHa  
`
l>93A  
直方图： y !<'r
g  
$T?*0"Mj[  
dU]i-NF  
分布图： {[2tG U9  
u R\m`  
gEv-
>pc  
=2 &hQd   
?wd|G4.Vo