首先，說明一下分析圖表的計算原理，以及Count值的關(guān)系。當(dāng)光線自光源射出，傳入光學(xué)系統(tǒng)中，并到達(dá)Exit Surface，或是您所選擇的任意觀察面上（分析模態(tài)），每一道光線的Flux都會被計算。Map Count值決定在這個面上有多少Bins或是Pixels。Bin一定是方形的，尺寸會根據(jù)觀察面的大小來決定。您會發(fā)現(xiàn)Count值越高，到達(dá)每個Bin的光線就越少。若在給定的Bin尺寸中（Bin Size=(Map Size)/(Map Count)，Map Size為觀察面大小）仿真光線數(shù)較少時，Map Count數(shù)一旦改變，最高亮度值及光線分布就會明顯改變。當(dāng)使用Smoothing，整個Map就會將Bin數(shù)組中的Flux值，以高斯形式做均勻化處理，而高斯方程式的腰身（Waist）等于Bin Size。 LfFXYX^
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最佳的Map Count數(shù)及Bin Size設(shè)罝，全看您所要仿真的模形狀況。某些狀況下，如何設(shè)罝是很明顯的。例如，仿真一個數(shù)字成像系統(tǒng)，而您希望能預(yù)測成像狀況，這時Map Count值就要設(shè)罝成，讓Bin Size跟成像面（如CCD，CMOS）的Pixel Size一樣大。這時，您就必須仿真足夠多的光線，使得結(jié)果較為均勻，換言之，就是讓蒙地卡羅噪聲（Monde Carlo Noise）降低到符合需求，蒙地卡羅描光計算下總是會有噪聲，這個噪聲跟1/N1/2成比例，N為光線數(shù)。 +0UBP7kn
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仿真照明系統(tǒng)時，您必須將Map Count設(shè)罝成符合于量測的接收器的尺寸，無疑地，這種狀況Map Count值會很高。若您預(yù)期光斑會依不同位置（或是角度在Candela Plot下）而快速變化，而您希望仿真這個效果，這時就要將Map Count維持較高的值。您也應(yīng)該要考慮到光分布的變化實際上有多快。這對您的判斷是非常重要的，因為Bin Size決定需要多少仿真光線，而不會產(chǎn)生噪聲。若您熟悉信息理論（Information Theory），若光分布是Band-limit，您只要做跟采樣定理（ Sampling Theorem）規(guī)定一樣細(xì)微的采樣，或是1/ 2f （f為Band-limit頻率）這樣的Bin Size就行。根據(jù)預(yù)測最佳的Bin Size就在量測接收器的尺寸跟數(shù)據(jù)的間隔之間（Spacing of Data Points），要決定最佳Bin Size，是需要經(jīng)過多次試驗跟錯誤的。 *x;4::'Jn
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一旦您決定了最佳Bin Size，就必須計算足夠多的光線，以得到低噪聲的結(jié)果（光分布）。前面提過噪聲跟1/N1/2成比例，而每個Bin中的光線數(shù)量又跟1/M成比例，M為Bin數(shù)。因為M=m2，m就是Map Count，所以要計算的光線數(shù)，在一個給定的噪聲水平下，就跟m2成比例。您應(yīng)該知道每個Bin要搜集許多光線才能得到低噪聲的結(jié)果，因此在不違背采樣理論下，盡可能讓Map Count值低是非常重要的。例如，我們希望得到50 Ray/Bin在Map Count＝562時，必須要在Exit Surface上，搜集到約16,000,000條光線，這可以說是不切實際的狀況，寧可選擇較小的Map Count數(shù)，例如200，這時只需要約2,000,000條光線就行了。甚至，對您仿真的模型來說，這樣的光線數(shù)還是稍微多了些。 1TGRIe)
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如何知道是否仿真了足夠多的光線，讓噪聲降到最低？還是那句老話，這要根據(jù)您自己的判斷。開啟Smoothing功能，可以讓整個分析圖更均勻化，但是，也可能造成誤判。唯一的方法是就是多仿真些光線，若分析圖的改變不是那么明顯時，就代表光線數(shù)夠多了。 +FqE fY4j
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最后，要注意Illuminance Maps跟Candela Plots有一點差別。在Illuminance Maps下，未開啟Smoothing時，您也可以任意地設(shè)罝Map Count值。開啟Smoothing時，若Map Count值高于Resolution數(shù)，則在計算前，將會被降低為2倍Resolution數(shù)。而在Candela Plots下，若Smoothing數(shù)（類似Map Count）高于128時，將會被設(shè)為128來做計算。在Candela Distribution Plots下，這個數(shù)則被局限在最大為512，也就是對一個圓來說，每個最小的Bin Size為360。/512=0.7。。
