使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 A:(|"<lA Monte-Carlo模拟两种输入格式： ,pD sU @ 单行格式： "a[;{s{{. MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} ]!AS%D ` QLIB [ tstat ]] .5Y{Yme 或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … )58O9b 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。 O6 Py 另一种输入： *:H,- @ MC ITEMIZE ; 9j ]P56 SAMPLES NSAMPLES x 4v:67_^ LIBRARY { LIBLOC / MULTI } twr{jdY9 [QUIET ] ~Yd[&vpQ
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] XDCm [THSTATS { tstat } ] SEI0G_wk$ [WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] hn2:@^=f [TEST ] 9 wR D=a GO LKvX~68 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。 YxM\qy {Vr 1!^BcrG . 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。 6 Eq N>.
fSbLkd 9 &$ |~", 2B$dT=G 显示所设计的所有
参数的直方图以及分布图：
?-c|c_|$ MC PLOT［DIST］
@2"3RmYLo 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。
TQO|C? x ,^-a 这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。
s;bGg 例如：对下面
镜头进行
公差分析和MC分析。
UUfM 7gq 
N-2#-poDe 输入BTOL程序如下：
/rZk^/' 
ynA_Z^j 9mHCms 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：
XcoX8R%U 
$ Zyuhji^ P WS8Dpb 再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1
A~Sc ] M 
9c]$d Q(<A Yu 然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图：
o+hp#e 
KOe]JDU G)~>d/ 直方图：
R^` }DlHX 
g"n>v
c7 /ZiMD;4@y 分布图：
6%p6B K6 
8WDL.IO ?&0CEfa? G h+;Vrx X$==J St
