[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。 < SvjvV  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： #({ 9M  
单行格式： TY*uK  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} I9g!#lbl  
QLIB [ tstat ]] :2E?|}`7\  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … Z Ne(sg~G  
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。 q !Nb-O{  
另一种输入： |QxT"`rT  
MC ITEMIZE 9P\R?~3  
SAMPLES NSAMPLES *$v`5rP  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } 48"=,IrM  
[QUIET ] 4A\>O?\  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] @V71%D8{  
[THSTATS { tstat } ] y3Lq"?h  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] l_0/g^(  
[TEST ] uH=^ILN.  
GO 8bW,.to(?x  
可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 T;Zv^:]0  
+nm?+F  
QTOL 给出将触发最坏情况示例的质量描述符的值。如果您想捕获所有最坏情况的样本，请输入一个负数。 QNUM 指定要监视哪个质量描述符， QLIB 给出一个将示例存储到其中的库位置。如果所有的命令都被替换为 QNUM，程序就会监控所有的质量描述并捕捉到整体上最糟糕的值的系统。 LL7un_EC  
xI,7ld~  
Nc[[o>/Cb  
MWn+
e  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： K %Qj<{)  
MC　PLOT［DIST］ .|x"'3#  
可选的DIST 绘制分布函数而不是直方图。 此函数显示处于或优于横坐标值的个案百分比。 O cJ(i#Q~<  
L__J(6,V2  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 *8#]3M]  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 2kV{|`1  
Ub| -Q  
输入BTOL程序如下： 7B8.;0X$W  
y)#=8oci  
-A)XYz  
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： _MST8  
s7G!4en  
M?m)<vMr*  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 2%gLq  
d|RDx;rl8  
i)mQ?Y#o  
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： e!.r- v9  
Ld$e -dB  
d;WXlE;  
直方图： o.M.zkP a  
*7:HO{P>Y  
;+Uc}=  
分布图： C Ch38qBp  
{((|IvP`  
MaQ`7U5 |e  
XX;MoE~MM  
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