在某些情況下,您將希望將
像差精確地校正為特定值。SYNOPSYS 中采用的 PSD阻尼最小二乘
優(yōu)化算法可以通過拉格朗日乘數(shù)法實(shí)現(xiàn)精確的像差校正。
enD C# 規(guī)格說明如下:
Kjca>/id C
TAR WT E<m"en&v 其中 WT 條目被忽略,因為該選項實(shí)際上給出了像差無窮大的權(quán)重。
I+4qu|0lA 在優(yōu)化過程中,SYNOPSYS 會嘗試將像差修正到 TAR 的準(zhǔn)確值。然而,您需要注意的是,除非像差(以及以這種方式控制的任何其他像差)實(shí)際上能夠精確地精確到目標(biāo)值,否則不會出現(xiàn)這種情況。用 Lagrange 乘法器控制多于單個像差是有風(fēng)險的,因為它們通常證明是不兼容的:如果不能準(zhǔn)確地滿足目標(biāo),則過程將不會收斂。這與常規(guī)優(yōu)化不同,常規(guī)優(yōu)化旨在平衡相互不相容的目標(biāo)。我們已經(jīng)看到了兩個修正設(shè)置導(dǎo)致一個奇異矩陣的情況,如果出現(xiàn)這種情況,使用正常的最小化而不是修正。
['N#aDh.? 如果校正不收斂,有時在相同的像差上同時使用校正和最小化是有幫助的。如果你對最小化賦予了很高的權(quán)重,那么
程序通常會將
鏡頭保存在一個可以進(jìn)行精確校正的區(qū)域——由于誤差變?yōu)榱悖虼瞬粫䦟υu價
函數(shù)造成任何影響。
jtVPv] 例如,假設(shè)我們要保持
光源到
圖像的距離為 100:
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