在本課中，我們將探索一個功能強大但很少使用的SYNOPSYS功能：它可以進行
參數(shù)研究，顯示兩個變量對第三個變量的影響。在這種情況下，我們希望了解
鏡頭優(yōu)化運行的結(jié)果如何取決于初始
結(jié)構(gòu)。在一個理想的設(shè)計中，每一個起點都將達到最佳可能的結(jié)果，但現(xiàn)實并不如此。對于任何給定的問題，通常存在許多局部最小值，并且我們期望的最好的優(yōu)化算法應(yīng)該可以得到最好的結(jié)果。
9_4bw9 A 因此，人們會期望兩個幾乎完全相同的初始結(jié)構(gòu)將達到相同的局部最小值，即使它不是全局的。當(dāng)前算法在此優(yōu)化上的表現(xiàn)如何？TU Delft的Florian Bociort博士發(fā)現(xiàn)了一些非常有趣的結(jié)果。他做了一個很簡單的例子，如下圖所示。
Ofm?`SE*| 為了使工作變得非常簡單，他只在主
波長的三個
視場點校正了
光線，忽略了邊緣誤差。然后，他以曲率半徑2和曲率半徑3的起始值為變量做柵格，并繪制一個圖，其中網(wǎng)格上每個像素的顏色編碼評價函數(shù)的最終值。他發(fā)現(xiàn)有幾個局部最小值，即使對于如此簡單的問題也不足為奇 - 但完全出乎意料的是，在許多地方，評價函數(shù)以非常混亂的方式變化。因此，附近的起點經(jīng)常會到達截然不同的終點。（他在Code-V上做了這個分析。）這是他在
http://homepage.tudelft.nl/q1d90/FBweb/fractals.html上的文章中的一個圖解。
c*@#0B （我們將這張照片放在了一邊，以便它與下面的SYNOPSYS分析一致。）
r](%9Y 注意邊界附近的結(jié)果是非常復(fù)雜和混亂的。黑色區(qū)域表示光線失效的起點，因此無法進行分析。
P@xb 我們認為SYNOPSYS中的PSD算法比上面的方法更可靠和穩(wěn)定，因此我們在3參數(shù)評估功能PA3上設(shè)置了運行。這是輸入：
e -yL 開始雙膠合鏡頭:
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