[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。 h7}P5z0F  
Monte-Carlo模拟两种输入格式： ,Mn?h\  
单行格式： ^QTkre  
MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} O]9PYv=^  
QLIB [ tstat ]] B!1L W4^  
或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … TzV~I\a|  
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。 _&$nJu  
另一种输入： "Qe2U(U
n  
MC ITEMIZE >% E=l  
SAMPLES NSAMPLES 5e c T.  
LIBRARY { LIBLOC / MULTI } @p9YHLxLjQ  
[QUIET ] 04!akPP<  
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] o5w =  
[THSTATS { tstat } ] | Fk9ME  
[WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] ?Aky!43  
[TEST ] r 4+%9)  
GO xcXnd"YYE  
可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 dYp} R>+  
D^H4]
7wG@  
QTOL 给出将触发最坏情况示例的质量描述符的值。如果您想捕获所有最坏情况的样本，请输入一个负数。 QNUM 指定要监视哪个质量描述符， QLIB 给出一个将示例存储到其中的库位置。如果所有的命令都被替换为 QNUM，程序就会监控所有的质量描述并捕捉到整体上最糟糕的值的系统。 2,'%G\QT  
^cIRP  
l]geQl:7`r  
e:iqv?2t  
显示所设计的所有参数的直方图以及分布图： lT F#efcW  
MC　PLOT［DIST］ 24d{ol)  
可选的DIST 绘制分布函数而不是直方图。 此函数显示处于或优于横坐标值的个案百分比。 |\h<!xR  
!u%XvxJwDb  
这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。 FmtV[C#  
例如：对下面镜头进行公差分析和MC分析。 q<Wz9lDMNR  
ID$%4jl  
输入BTOL程序如下： C,dRdEB>  
/8s>JPXKH[  
#j6qq3OG  
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： J]$]zD  
K]Z];C#)  
2~W8tv0^b2  
再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1 NvjKB)J  
|&0Cuwt  
2@$`xPg   
然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图： hXP'NS`iv  
Ve|=<7%%S  
"v5jYz5M  
直方图： "I
^pb.3  
Gq;!g(  
iVf8M$!m  
分布图： q-d#bKIf  
|Ht~o(]&&/  
}FT8[m<  
]dQ  
} !RBH(m%