使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 ZQ' z Monte-Carlo模拟两种输入格式： *R\/#Y| 单行格式： *8X9lv.Z MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} @*O{*2 QLIB [ tstat ]] )):22}I# 或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … *RbOQ86vP 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。 uj9tr`Zh
另一种输入： FWpN:|X BS MC ITEMIZE JRjMt-7H_ SAMPLES NSAMPLES 9#T%bB "J LIBRARY { LIBLOC / MULTI } ?~JxO/K [QUIET ] g;#KBxE
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] gLSG:7m@ [THSTATS { tstat } ] Prb_/B Dd [WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] 4 ^~zN"6] [TEST ] pG F5aF7T GO w^rb|mKo 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。 fJ&<iD)6 opcR~tg@r 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。 56=K@$L {F
u->@|tEq <m /b]| M Hnf\|DX 显示所设计的所有
参数的直方图以及分布图：
$mI:I m`s MC PLOT［DIST］
(o6[4( G 可选的DIST 绘制分布
函数而不是直方图。 此函数显示处于或优于横坐标值的个案百分比。
<% 7P =SK+ \j$ 这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。
[[?[? V , 例如：对下面
镜头进行
公差分析和MC分析。
Ld}(*-1i 
'6.>Wdd 输入BTOL程序如下：
vJj:9KcP>h 
h%1~v$ W` ]o[X+;Tj| 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：
tf7v5iG e 
-_EY$ ?4 juYA`:qE& 再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1
[ }p 
Ck3QrfM N(_
.N6 然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图：
Q k;Kn 
cbh#E)[ ' 8yE%X!E 直方图：
AFINm%\/0 
KcmDF4C2 4C,kA+P 分布图：
_ z<Y#mik 
z{`6# A{4G@k+#d j(Fa=pi (zS2 Ndp
