机器学习技术可以有效地分析和优化光学系统的性能。

优化：贝叶斯优化是一种高效的优化方法，能以更短的计算时间开发高性能设备。其他支持的优化方法包括Downhill Simplex优化，粒子群优化(particle swarm optimization)，差分进化（differential evolution）和L-BFGS-B方法。
积分：基于高斯过程，可以用相对较少的模拟结果计算参数积分。
预测：在学习阶段之后，可以针对未知参数预测光学系统的性能。

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