参数优化研究+光线追迹失败校正：SYNOPSYS 光学设计软件

'%);%y@v  
在本课中，我们将探索一个功能强大但很少使用的SYNOPSYS功能：它可以进行参数研究，显示两个变量对第三个变量的影响。在这种情况下，我们希望了解镜头优化运行的结果如何取决于初始结构。 在一个理想的设计中，每一个起点都将达到最佳可能的最佳状态，但现实并不如此。 对于任何给定的问题，通常存在许多局部最小值，并且我们可以期望的最好的优化算法应该可靠地到达最接近的算法。 （当然有所谓的全局优化算法，例如DSEARCH，这和局部优化算法不同。在这里，我们将分析从给定初始结构开始到优化评价函数的过程。） Q|Nzbmwh  
因此，人们会期望两个几乎完全相同的初始结构将达到相同的局部最小值，即使它不是全局的。 当前算法在此优化上的表现如何？ TU Delft的Florian Bociort博士发现了一些非常有趣的结果。 他做了一个很简单的例子，如下图所示。 \4/:^T}*  
为了使工作变得非常简单，他只在主波长的三个视场点校正了光线，忽略了边缘误差。 然后，他以曲率半径2和曲率半径3的起始值为变量做栅格，并绘制一个图，其中网格上每个像素的颜色编码评价函数的最终值。 他发现有几个局部最小值，即使对于如此简单的问题也不足为奇 - 但完全出乎意料的是，在许多地方，评价函数以非常混乱的方式变化。 因此，附近的起点经常会到达截然不同的终点。 （他在Code-V上做了这个分析。）这是他在 http://homepage.tudelft.nl/q1d90/FBweb/fractals.html 上的文章中的一个图解。

pmoGudaRF  
    Starting doublet: gO9'q='5l  
%-\FVKX  
    RLE }+*w.X}L  
    ID FLORIAN STARTING DOUBLET 4v0dd p  
    WA1 .5876000 +jv}\Jt  
     WT1 1.00000 :a=ro2NH  
     APS               1 ?<Z)*CF)  
     UNITS MM v*smI7aH  
     OBB  0.000000    3.00000   16.66670    0.00000    0.00000    0.00000   16.66670    0 AIR !~?W \b\:  
       1 CV      0.0146498673770   TH     10.34600000 YfV"_G.ad|  
       1 N1 1.61800000 ]"C| qR*  
    1    GID 'GLASS           ' $  9S
>I'  
    2    RAD   -174.6512432672814   TH      1.00000000 AIR 7Y%!,ff  
    2    AIR q|R+x7x  
    3    RAD    -80.2251653581521   TH      2.35100000 
wEZ,49  
       3 N1 1.71700000 c5Z;%v |y  
    3    GID 'GLASS           ' G~JCgi  
    4    RAD   -111.8857786363961   TH     92.41206276 AIR /]pX8 d  
       4 AIR j~Xj  
       4 CV      -0.00893769 LQ~L
B'L  
       4 UMC     -0.16667000 A J<iM)l|
 
       4 TH      92.41206276 an-\k*w  
    4    YMT      0.00000000 0@o;|N"i  
    5    CV      0.0000000000000   TH      0.00000000 AIR Bjurmo  
       5 AIR mipi]*ZfXE  
     END A$%@fO.b  
    STORE 5 (qNco8QKu3  
=%Q\*xaR.W  
    And this is the input for the PA3 program): .@4QkG/  
    ON 78           ! use finer grid (118x118 points) 使用更精细的网格（118x118点） jB*9 !xrd,  
    PA3 LOOP COLOR          ! initialize PA3, request color boxes for output初始化PA3，设置输出颜色框 5Xp$yX =  
    RZ1 -.025 .04          ! set the range of variable Z1设置变量Z1的范围 kqjxJ5  
    RZ2 -.045 .075          ! set the range of Z2设置Z2的范围 cZPbD;e:  
    RZ3 0 5.5      ! display results over this range of merit function values iSnIBs9\  
        在此评价函数值范围内显示结果 ^nG1/}  
    NOSMOOTH               ! there will be steps in the output; do not smooth pI'8>_o  
    按步输出; 结果不会很平滑 #k"1wSx16  
    XLAB "2 CV -.025 .04" ! define the label for the X-axis, which is variable Z1 L+v8E/W  
                             定义X轴的标签，即变量Z1 HR/k{"8W4Q  
    YLAB "3 CV -.045 .075" ! label for Y-axis, Z2 Y轴，Z2的标签 9m<wcZ  
    ZLAB "MERIT"          ! label for Z-axis, the final merit function Z轴的标签，最终的评价函数 R tXF  
    LOOP L-^# 02  
         ! tell PA3 to loop over the above raster of data告诉PA3循环上面的数据栅格 k/$Ja;  
    GET 5           ! get the starting lens each time每次都得到初始结构的始镜头 SIKk|I)  
    2 CV = Z1      ! set curvature 2 to the value of variable Z1将曲率2设置为变量Z1的值 `=_7I?  
    3 CV = Z2      ! and CV 3 to Z2, using the artificial-intelligence parser Se!gs>  
        CV 3到Z2，使用人工智能解析器
.d<~a1k  
    PANT           ! initialize the variable list初始化变量列表
]hCWe0F  
    VLIST RAD 2 3     ! and vary two radii 两个不同的半径 !X \Sp}  
    END 4v rm&k  
         ! end of the variable list 变量列表的结尾 $M:4\E5(  
    AANT           ! initialize the merit function definition初始化评价函数定义 $K=K?BV[  
    GSR .5 10 3 P 0       ! correct a sagittal fan, three rays, on axis 在轴上修正一个光扇图，三条光光线 pkrl@jv >  
    GNR .5 1 3 P .75       ! correct a full grid of rays, primary color, 0.75 field point FE$M[^1_  
                                        校正完整的光线网格，原色，0.75视场点 >=.ch5h3J)  
            GNR .5 1 3 P 1       ! same, at full field. 全区域相同 aRFi0h \  
    END           ! end of merit function definition 评价函数定义结束 A5&>!y  
O+CF/ipX/  
    DAMP 10000      ! initial damping (see below) 初始阻尼（见下文） Ri^sQ<~(  
    SNAP 50               ! watch what happens, but not too often, in order to keep it fast *!-}lc^4  
                                                                   观察发生状况，但不要太频繁，以保持高效 eZa3K3^  
    SYNOPSYS 100           ! optimize until it converges  优化到收敛 lW{I`r\]  
    Z3 = MERIT      ! assign the current merit function value to variable Z3 PA3      告诉PA3循环到下一个案例。 m? \#vw$
 
        ! tell PA3 to cycle to the next case. 告诉PA3循环到下一个案例。

LH?gJ8`  
    SYNOPSYS 100 0 FIX