机构名称：
¥ 1.0
在每次迭代时，将重建对象 ^ o的绝对值与样本布局中的参考对象o进行比较。误差归一化为像素的总数。所有NAS的对象误差如图2所示。3。在探针更新启动后，在第100次迭代开始时，对于所有照明NAS，错误正在迅速衰减至稳定的水平。在该水平周围的波动，最适合下NA曲线可见，是差图算法所固有的，该算法通常达到接近最佳解决方案的稳态。7要找到最佳的图像重建，可以平均使用最后几个迭代的解决方案，或使用另一种算法（例如，从PIE-FAMILY 9）进行更多迭代，该算法更有可能收敛到全球迷你妈妈。我们观察到两个最小的NAS的较大对象误差，以及最大的三个照明NAS的较小对象误差。最大的NA（naillum = 0：050）观察到最低误差。从图。3，我们观察到较低的物体误差的趋势，因此具有较大的照明Na的样品重建更准确。
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