参数优化研究+光线追迹失败校正：SYNOPSYS 光学设计软件

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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。） 4R8W ot  
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。 rEWPVT  
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。

<kY||  
    Starting doublet: [p 6#fG *  
>mWu+Nn:  
    RLE ,vN0Jpf}\8  
    ID FLORIAN STARTING DOUBLET IQ9jTkW l  
    WA1 .5876000 [
>pqf  
     WT1 1.00000 [+j39d.Q  
     APS               1 o{QU?H5h  
     UNITS MM P@RUopu,i  
     OBB  0.000000    3.00000   16.66670    0.00000    0.00000    0.00000   16.66670    0 AIR %uVbI'n)  
       1 CV      0.0146498673770   TH     10.34600000 K9
BoIHo  
       1 N1 1.61800000 Gkfc@[Z V  
    1    GID 'GLASS           ' JW`Kh*,~<  
    2    RAD   -174.6512432672814   TH      1.00000000 AIR Q302!N  
    2    AIR :2n(WXFFI  
    3    RAD    -80.2251653581521   TH      2.35100000 TYs#v/)
I  
       3 N1 1.71700000 (ex^=fv  
    3    GID 'GLASS           ' E\%'/3o
 
    4    RAD   -111.8857786363961   TH     92.41206276 AIR k*;2QED  
       4 AIR X?F$jX|c  
       4 CV      -0.00893769 N$jI&SI?}  
       4 UMC     -0.16667000 N,><,7!q$,  
       4 TH      92.41206276 I8<s4q   
    4    YMT      0.00000000 4]\t6,Cz8  
    5    CV      0.0000000000000   TH      0.00000000 AIR #=MQE  
       5 AIR e$wbYByW  
     END !`VO#_TJ  
    STORE 5 @c8s<9I]  
jgr2qSUC  
    And this is the input for the PA3 program): P'nby
F  
    ON 78           ! use finer grid (118x118 points) 使用更精细的网格（118x118点） :EUV#5V.  
    PA3 LOOP COLOR          ! initialize PA3, request color boxes for output初始化PA3，设置输出颜色框 Q~'a1R  
    RZ1 -.025 .04          ! set the range of variable Z1设置变量Z1的范围 ^z[-pTY  
    RZ2 -.045 .075          ! set the range of Z2设置Z2的范围 UJ0Dy` f  
    RZ3 0 5.5      ! display results over this range of merit function values R.g'&_zx  
        在此评价函数值范围内显示结果 J{Z-4y  
    NOSMOOTH               ! there will be steps in the output; do not smooth mQ9%[U,  
    按步输出; 结果不会很平滑 j=^b'dyL  
    XLAB "2 CV -.025 .04" ! define the label for the X-axis, which is variable Z1 aE_)iE|  
                             定义X轴的标签，即变量Z1 WAj26";M(  
    YLAB "3 CV -.045 .075" ! label for Y-axis, Z2 Y轴，Z2的标签 W biUz2)  
    ZLAB "MERIT"          ! label for Z-axis, the final merit function Z轴的标签，最终的评价函数 J-W,^%  
    LOOP .2xp.i{  
         ! tell PA3 to loop over the above raster of data告诉PA3循环上面的数据栅格 O ).1>  
    GET 5           ! get the starting lens each time每次都得到初始结构的始镜头 \w 6%J77  
    2 CV = Z1      ! set curvature 2 to the value of variable Z1将曲率2设置为变量Z1的值 %5_eos&<^)  
    3 CV = Z2      ! and CV 3 to Z2, using the artificial-intelligence parser $E^#DjhRQ3  
        CV 3到Z2，使用人工智能解析器 ,x+_/kqx  
    PANT           ! initialize the variable list初始化变量列表 o(W|BD!  
    VLIST RAD 2 3     ! and vary two radii 两个不同的半径 k?.HW?=zy  
    END C { }s  
         ! end of the variable list 变量列表的结尾 ^}2 ie|  
    AANT           ! initialize the merit function definition初始化评价函数定义 u1 uu_*  
    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 X7sWu{n  
    GNR .5 1 3 P .75       ! correct a full grid of rays, primary color, 0.75 field point E(T6s^8  
                                        校正完整的光线网格，原色，0.75视场点 uTRa]D_q  
            GNR .5 1 3 P 1       ! same, at full field. 全区域相同 {-rK:*yP'u  
    END           ! end of merit function definition 评价函数定义结束 qj71 rj  
?=<vC  
    DAMP 10000      ! initial damping (see below) 初始阻尼（见下文） Zq|oj^  
    SNAP 50               ! watch what happens, but not too often, in order to keep it fast }9=\#Le~\  
                                                                   观察发生状况，但不要太频繁，以保持高效 Rk PY@>  
    SYNOPSYS 100           ! optimize until it converges  优化到收敛 sz.(_{5!  
    Z3 = MERIT      ! assign the current merit function value to variable Z3 PA3      告诉PA3循环到下一个案例。 EX>|+zYL  
        ! tell PA3 to cycle to the next case. 告诉PA3循环到下一个案例。

tUq* -9 V  
    SYNOPSYS 100 0 FIX