lensmerit op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.optimize_lens_operands(system=None, operands=None, variables=None, iterations: 'int' = 30, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None, damping: 'float' = 0.001, tolerance: 'float' = 1e-07, min_thickness: 'float' = 0.5, max_thickness=None, min_radius: 'float' = 1.0, glass_candidates=None, glass_iterations: 'int' = 12, outer_iterations: 'int' = 3) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import lensmerit; lensmerit.optimize_lens_operands(system=None, operands=None, variables=None, iterations: 'int' = 30, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None, damping: 'float' = 0.001, tolerance: 'float' = 1e-07, min_thickness: 'float' = 0.5, max_thickness=None, min_radius: 'float' = 1.0, glass_candidates=None, glass_iterations: 'int' = 12, outer_iterations: 'int' = 3) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsoptics.get("optimize_lens_operands"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
operand table के merit function को LM से न्यूनतम करता है; glass भी variable हो सकता है (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
The residual vector is the stack of the table's rows (merit_evaluate); *variables* are those of lensopt.optimize_lens ("c<i>" / "R<i>" curvature, "t<i>", "k<i>", "A4_<i>" ...; default every finite radius) plus glass variables "g<i>". The continuous steps are lensopt's: forward-difference Jacobian, (JtJ + lambda diag(JtJ)) delta = -Jt r, a step is kept only if the merit falls (lambda /3, else x4, six tries), stalled after two iterations without an accepted step. *min_thickness*, *max_thickness* and *min_radius* clamp the variables as in optimize_lens (the table's bound rows are what keep edges, centres and gaps in range). A glass variable moves the glass of surface *i* over *glass_candidates* (a list of media: catalogue names, (n_d, V_d) pairs or raytrace.glass dicts; or a dict "g<i>" -> list) by an outer discrete sweep: after the continuous optimisation has converged each candidate is tried once (swapped in, the continuous variables re-optimised for *glass_iterations* iterations) and the best is kept if it lowers the merit; this repeats up to *outer_iterations* times with a full continuous re-optimisation between sweeps. A candidate equal to the glass already there is skipped, so a list holding only the current glass gives exactly the continuous result.
Returns {"system", "table_before", "table_after", "merit_initial", "merit_final", "history", "iterations", "rejected_steps", "converged", "status", "variables", "glass", "dominant_after", "violated_after"}; table_before / table_after are merit_evaluate results, rejected_steps counts the trial steps refused, glass lists each glass variable with its initial / final medium and every candidate's merit.
Example::
r = optimize_lens_operands(lens, ops, ["c0", "c1", "t0", "g0"], glass_candidates=[(1.52, 64.2), (1.62, 36.4)],
fields=m["fields"])
r["merit_initial"], r["merit_final"], r["glass"][0]["final"]
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• optimized_lens_tolerance_sensitivity — py -3.11 examples/optimized_lens_tolerance_sensitivity.py
• poc_lens_merit_operands — py -3.11 examples/poc_lens_merit_operands.py
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
lensmerit)merit_operands_list · merit_evaluate · merit_default · merit_boundary_operands · merit_contributions
*Provenance: lensmerit.py — OPTICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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