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透鏡參數在光學設計上常使用的最小化Seidel斜向像散的方法可透過在OpticStudio的評價函數中加入ASTI操作數達成目的，此時我們將目標值設為0、加大權重，並且使用單一波長。在縮小遠點球面上最小模糊圈的方面，我們可以透過OpticStudio的預設優化函數和光點半徑標準等功能達成目的。

然而，為了準確地說明體積全像的特性，除了考慮繞射光線的傳播方向外，還必須考慮繞射效率、材料收縮或折射率變化等因素?？紤]繞射效率使用戶能夠進行圖像模擬和綜合優化等高級分析。表面反射光柵與體積全像光柵的比較在介紹這個模型之前，我們先簡單解釋一下表面反射光柵（SRG）和體積全像光柵（VHG）的區別。

在 OpticStudio 中對此設置進行建模的最簡單方法之一是使用陣列物件 (array object)。提供的範例，選擇了 Lenslet Array 1 物件， 它由矩形體陣列組成，每個矩形體的前表面為平面，後表面為使用者自訂數目的重複曲面。後表面可以是平面、球面、圓錐面、多項式非球面或環形表面。這使得陣列中透鏡元件表面形狀的定義和優化具有了極大的靈活性。

該模型的輸入是階數 p 和度數 m、束腰 (w0)、光束的半焦距 (f0) 和光束極性（0 = 偶數；1 = 奇數）；最後一個輸入決定了光束是由偶數還是奇數 Ince 多項式描述的。 Bandres 和 Gutiérrez-Vega 的論文中提供了上述每個輸入的完整描述。 2 列出了一些未使用的輸入，以便該模型的輸入表結構與 OpticStudio 中內置的高斯腰模型的結構相匹配。

智慧型手機是地球上最普遍的消費技術之一，包含大量高科技光學系統。大多數都有多個相機單元，這對設計師和製造商提出了挑戰，以滿足嚴格的性能、成本和尺寸要求。在這篇Blog中，我們將討論 Zemax 解決方案如何幫助應對和克服這些挑戰。智慧型手機鏡頭模組用於智慧型手機相機的鏡頭模組非常複雜，每個模組都包含多個鏡頭元件。

學習需要正向激勵，當你跟著視頻完成了一個小案例，你會獲得滿足感，會更有動力去學習。5.2 第二步：不看視頻單獨進行操作找案例，不看視頻單獨進行操作。但需要對每一步進行理解。進行到這里最重要的就是理解，對操作步驟進行理解。這可能會花費很多的時間，因為很多操作網上是沒有解釋的，需要我們不斷嘗試。

優化軟件提供不同的實驗設計方法，并從CAE模流分析結果得出最佳解，兩者可互相溝通甚至進行迭代。Moldex3D Studio可在單一平臺同時完成模流和優化分析(圖一)，使DOE試模過程科學化。以下將說明如何在實驗設計中決定最佳設計，以及軟件能在實務上提供哪些協助。

GRSM全局響應面優化算法找出最接近目標值的參數組合： 案例二：散熱片優化

顯式方法根據當前狀態下的解直接計算未來狀態下的解。隱式方法根據未來狀態和當前狀態下的解形成一個方程組并進行求解。隱式方法通常比顯式方法更穩定、快速，但顯式方法使用的內存更少。軟件將根據所用的物理場接口自動確定最合適的方法，一般不建議替代默認的求解器方法。要查看所使用的求解器，可以在求解器配置的瞬態求解器節點中查看時間步進設置，如下面的屏幕截圖所示。

當存在多個解時，就會出現哪一個解是正確的問題。所有的解都將滿足平衡方程，但在實際問題中，結構只會選擇一種路徑，將基于能量最小化來進行這種選擇。使用傳統線性理論計算的解通常不是首選解。 我們可以用波浪形表面上的一個球來做類比，球可以在山頂和山谷中都處于平衡狀態，但任何擾動都會使它掉到山谷中。同樣，即使是對結構施加最小的擾動也會使它跳到更有利的能量狀態。

對于最常見的透鏡類型，例如球面或柱面元件，我們可以使用已知的解析解獲取相位分布。然而，對于更復雜的系統，解析解將不存在或難以計算，我們可以使用光線追跡和優化功能在OpticStudio中設計理想的相位掩模。

一方面，在相關智能駕駛技術、資方和相關政策的推動下，部分特定場景的低速無人駕駛商業化正在加速，尤其是在智慧礦區、智慧港口、農業運輸、園區零售、環衛清掃等場景，行業競爭焦點已經從純技術比拼向搶占細分市場的快速商業化過渡。另一方面，越來越多的低速無人車開始試運行，推動更多場景下的低速無人駕駛產業掀起格局之爭；憑借落地案例搶占更多的細分市場份額，或許是各玩家占領行業制高點的關鍵。

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不可能通過看幾本書，做幾個練習案例，或者找幾個大牛指點下，就能立刻從完全毫無頭緒到和實驗數據一致。

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增強學習指的是從外部環境到行為映射的學習，通過基于回報函數的試錯來發現最優行為。由于在實際運用中數據量是遞增的，在新數據中能否學習到有效的數據并做出修正非常重要，深度+強化學習可以提供獎勵的反饋機制讓機器自主的學習，典型案例是AlphaGo。理解自然語言。老教授們說：趕緊讓機器讀懂人類的語言吧！遷移學習。