[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。 -y5Zc?e  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： Z4aK  
单行格式： [tY+P7j9)  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} ^tY$pPA  
QLIB [ tstat ]] Isna KcLM  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … D|rcSa.M  
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。 _mSQ>BBRl  
另一种输入： i1JWdHt  
MC ITEMIZE sg!*%*XQ  
SAMPLES NSAMPLES X*Dt<i};v  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } SP |R4*KY  
[QUIET ] cgvD>V
Uw  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] k9iXVYQ.;r  
[THSTATS { tstat } ] $bi@,&t;  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] {pof=G  
[TEST ] ":upo/xN  
GO ]psx\ZMa  
可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 mbm|~UwD  
+HxL>\  
QTOL 给出将触发最坏情况示例的质量描述符的值。如果您想捕获所有最坏情况的样本，请输入一个负数。 QNUM 指定要监视哪个质量描述符， QLIB 给出一个将示例存储到其中的库位置。如果所有的命令都被替换为 QNUM，程序就会监控所有的质量描述并捕捉到整体上最糟糕的值的系统。 %/(>>*}Kw|  
,)
JSXo  
aA/.EAc7  
byUz  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： baVSQtda  
MC　PLOT［DIST］ oI6o$C  
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。 ={a_?l%  
,J0BG0jB^u  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 1S26
Y|L)  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 u/2!v
(  
r+WY7'c  
输入BTOL程序如下： wWNHZv&  
H!NyM}jsr  
]2
Q:&T  
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： &R "Q  
c#6g[TE@  
bkgJz+u  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 =1}Umn|ZLS  
L)LW5%.6  
eHjn<@  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： )KLsa`RV:  
!7O!)WJ  
iS"(  
直方图： & M wvj  
bf3Njma%  
k'K&GF1B  
分布图： Z$? Ql@M  
%EooGHGF?  
{G D<s))  
7.o:(P1??g  
V~uH)IMkh7