rayoptics 0.3.5

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光线是使用pip3安装的。

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图像形成光学设计和分析工具

光线光学项目有几个目标，包括光学领域和 在软件开发领域

• 关于成像光学计算方法的再思考 对计算机速度和内存的限制
• 作为基本光线追踪和波前的参考实现 分析算法
• 利用python库避免重新发明轮子
• 寻找可以部署在桌面上的架构（例如，使用qt）。 在移动环境中使用（Jupyter）笔记本电脑

图像形成光学设计和分析是 在第一台电子计算机上实现。计算结果 是如此庞大和乏味，自动化是一个巨大的好处。这个 计算工作流最初遵循的是 今天。电子计算机的能力也极其有限。

现在的计算机比以前强大得多 最初开发了代码v程序。泽马克斯和奥斯陆从早期开始 IBM PC时代，速度和内存都是限制因素。软件 当时可用的工具也很有限。为了获得可接受的 性能、编译语言如c和fortran是必需的。图形化 用户界面的开发成本也很高，而且经常被认为是 供应商的次要地位。

光学计算技术可以说是一个成熟的领域。有一个 将光学理论与 保持精度的计算方法，多处理转角情况等。 将这些知识嵌入到生产光学设计软件中； 在一个开源实现中提供了这些知识 使学生和研究人员能够接触到文学作品。

像python这样的脚本环境的出现使我们重新审视了optical 值得设计计算。python在科学和 工程应用，包括数值计算库，a 多种图形选项，包括功能齐全的绘图库， 以及对数据科学应用程序的支持 光学系统广泛分析期间产生的数据。还有 很好地支持python软件的单元测试，以及调试和 性能分析。

最后，计算笔记本，比如Jupyter项目的笔记本， 提供以文档形式再现实现 算法和算法产生的结果。

注

此项目是使用Pyscaffold 3.1设置的。有关pyscaffold的详细信息和用法信息，请参见https://pyscaffold.org/。