使用蒙特卡罗方法验证最终BTOL预算的统计数据。 kc\ ^xq~ Monte-Carlo模拟两种输入格式： _JiB=<Fkr 单行格式： no C ]&4b MC NSAMPLES LIBLOC [ QUIET ] [ QTOL{QNUM/ALL} `[w:l[i QLIB [ tstat ]] 1p<m>s=D=e 或MC NSAMPLES MULTI [ QUIET ] … &%}6&PW i 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。 34Q l7LQp[ 另一种输入： =U!M,zw4 MC ITEMIZE V.6h6B!v B SAMPLES NSAMPLES f+j\,L J LIBRARY { LIBLOC / MULTI } 7 /w)^&8 [QUIET ] 0~Z >}(
[ WORST { QNUM / ALL } QLIB ] Q}2aBU.f [THSTATS { tstat } ] Wqy|Y*$qT [WEDGES { RANDOM / ALTERNATE / CLOCK} ] ;z/Z(7<; ; [TEST ] K>Dn#"{Y
GO #!l\.:h% 可选的QUIET 将禁止在命令窗口中滚动的输出; 因此，较长的 MC运行将更快完成。 建议您首先运行没有此选项的短 MC 运行，以确保优化（如果有）按预期执行，然后使用更大的样本运行，并设置选项。始终显示最终统计数据。 B>WAlmPA ;"$Wfy 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。 ) RS*MEgA
'.r_6X$7Jt }9 <pLk Pk !RgoWF 显示所设计的所有
参数的直方图以及分布图：
D |kdk;Xv MC PLOT［DIST］
]*| +06 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。
c"Dd w'?e $' }rBPA/ 这个命令仅在MC分析后才有意义，必须遵循BTOL分析。
>
L_kSC? 例如：对下面
镜头进行
公差分析和MC分析。
U}<5%"!; 
U,Ya^2h% 输入BTOL程序如下：
U1}-]^\ 
iqm]sC` bfcQ(m5 运行BTOL.REFLERTOR.MAC后，可在Command Window中查看公差分析数控，部分结果如下：
D^8]+2r 
ul$k xc=N k ! l\|~ 再CW中输入MC 100 10 QUIET -1 ALL 1
o{7wPwQ;* 
)voJq\Y)% Is1P,`*! 然后输入MC PLOT和MC PLOT DIST分别得到直方图和分布图：
<ZO"0oz % 
/.P9n9 `Y>'*4a\ 直方图：
Z0HfrK#oU 
A!B: vJ sG{f xha 分布图：
L/\s~*:M 
dt&m YSZ} Yuo:hF\DH E/[>#%@i O(x1Ja,&
