論文の概要: Automated design of compound lenses with discrete-continuous optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23572v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 02:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.297461
• Title: Automated design of compound lenses with discrete-continuous optimization
• Title（参考訳）: 離散連続最適化による複合レンズの自動設計
• Authors: Arjun Teh, Delio Vicini, Bernd Bickel, Ioannis Gkioulekas, Matthew O'Toole,
• Abstract要約: 本稿では,複合レンズ設計における連続的パラメータと離散的パラメータの両方を自動的に,共同で更新する手法を提案する。 本手法は,勾配に基づく最適化とマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングアルゴリズムを組み合わせることで,この性能を実現する。 そこで本研究では,複合レンズの広義設計空間を効果的に探索する様々なレンズ設計タスクについて実験的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.03308290968029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a method that automatically and jointly updates both continuous and discrete parameters of a compound lens design, to improve its performance in terms of sharpness, speed, or both. Previous methods for compound lens design use gradient-based optimization to update continuous parameters (e.g., curvature of individual lens elements) of a given lens topology, requiring extensive expert intervention to realize topology changes. By contrast, our method can additionally optimize discrete parameters such as number and type (e.g., singlet or doublet) of lens elements. Our method achieves this capability by combining gradient-based optimization with a tailored Markov chain Monte Carlo sampling algorithm, using transdimensional mutation and paraxial projection operations for efficient global exploration. We show experimentally on a variety of lens design tasks that our method effectively explores an expanded design space of compound lenses, producing better designs than previous methods and pushing the envelope of speed-sharpness tradeoffs achievable by automated lens design.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複合レンズ設計における連続的パラメータと離散的パラメータの両方を自動的かつ共同的に更新し,シャープネス,速度,あるいはその両方の観点からその性能を向上する手法を提案する。 複合レンズ設計の従来の方法は、勾配に基づく最適化を使用して、与えられたレンズトポロジーの連続パラメータ(例えば、個々のレンズ要素の曲率)を更新し、トポロジーの変化を実現するために広範囲の専門的な介入を必要とする。 対照的に,本手法では,レンズ素子の個数や型(シングルト,ダブルト)などの離散パラメータを最適化することができる。 提案手法は, 最適大域探索のために, 直交的突然変異と同軸投影演算を用いたマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングアルゴリズムと勾配に基づく最適化を併用することにより, この性能を実現する。 提案手法は,複合レンズの広義設計空間を効果的に探索し,従来手法よりも優れた設計を実現し,自動レンズ設計により実現可能なスピードシャープ性トレードオフのエンベロープを推し進める,様々なレンズ設計タスクについて実験的に示す。

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