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參考手冊 (Reference)：擬合參數與演算法對照表

在執行膜系折射率擬合時，會涉及大量計算約束條件與演算法參數。本手冊提供各參數選項的對照定義，供進階使用者在複雜調試時快速查閱。

1. 膜厚約束 (Thickness Constraints)​

決定折射率擬合演算法在搜尋最佳物理膜厚時的搜尋空間。

參數名稱類型說明配置建議
起始厚度 (Start)數值 (nm)演算法猜測的膜厚下邊界。建議設在實測值約 -20nm，避免漏掉局部最優。
終止厚度 (End)數值 (nm)演算法猜測的膜厚上邊界。建議設在實測值約 +20nm。
厚度間隔 (Step)數值 (nm)掃描膜厚上下界時的步進粒度。1nm 可覆蓋多數情境；若需快速粗算可設為 5-10nm。

2. 初始折射率 (Initial Indices)​

多數局部最佳化演算法高度依賴起始點；不合理的初始值可能導致發散或偏離。

參數名稱值類型物理意義
主值 (n)實數材料在基準波長下的預估折射率。介質材料常設於 1.5 - 2.5。
消光係數 (k)實數預估吸收率。對透明介質可設為 0 或極小值（如 0.001）。

3. 停止模式 (Stop Conditions)​

防止底層引擎陷入無限計算。觸發任一條件即停止最佳化。

3.1 最佳化函數閾值 (Merit Function - MF)​

  • 定義：當前計算光譜與導入的「參考光譜目標」之間的均方差或加權誤差。
  • 配置規則：設定接近 0 的目標值，例如 1 或 10。值越小擬合越嚴格，但耗時通常更高。

3.2 最佳化嘗試次數 (Max Iterations)​

  • 定義：強制限制演算法的最大嘗試步數。
  • 配置規則：常見設為 100 或 500。即使未達 MF 閾值，超過步數也會返回目前最佳結果。

4. 最佳化演算法支援 (Algorithm Engine)​

CoatFlex 提供多種數學演算法，用於不同維度的光學非線性最佳化問題：

演算法代號全稱適用場景與特性
FilmstarFilmstar 同款經典擬合目前主推演算法。 收斂快，透明單層/雙層擬合穩定。
LMLevenberg-Marquardt (阻尼牛頓法)局部最優演算法，依賴良好起始值 (Initial Indices)，速度快。
SimplexNelder-Mead (單純形法)對梯度依賴低，可容忍部分不平滑光譜目標。
SASimulated Annealing (模擬退火)全域尋優演算法。未知膜厚區間時可用於跳出局部解，速度較慢。
DEDifferential Evolution (差分演化)全域尋優族，適合高維與多參數聯合搜尋，計算較慢。
ACOAnt Colony (蟻群演算法)群體智慧策略，在部分複雜離散指標組合下效果突出。

5. 光譜目標 (Spectrum Targets)​

必須建立目標集合，告知引擎擬合誤差的收斂方向：

  • 從資料庫導入：將已保存的標準目標導入為 Target。
  • 由導入光譜生成：以量測回傳光譜反向生成 Target（最常用做法）。
  • 綁定 / 啟用：目標列表右側 [x] 使用 必須勾選，否則該目標不會參與底層計算約束。