Solution Data里的收敛图有什么意义，怎么区分好坏？

第一个图是我做的魔T例子的收敛图
第二个图是用论坛里FULL Book全模型帖子里的魔T的收敛图
同一个模型可是差别挺大，左边的参量都是什么意思呢，怎么区别仿真的好坏呢,希望高手给予解答一下

这个应该差别不算大，收敛就行了，3次和4次应无本质的区别，这是机器求解过程的问题。这里maximum你都设的是5，表示迭代次数，hfss以solution frequency中设定的频率划分网格，越划越密，网格数目越来越多。max mag.delta S表示两次迭代最大的S参数之差，如果两次迭代的S参数之差小于0.02，表示近似相等，即收敛，结果足够精确。

楼上说得很详细
收藏了

那current值比target值越小越好，还是小于且越接近越好呢？

回复月之浩儿：
current值比设定的target值小就行，当然你说越小越好也是对的，一般在0.02以下就行了，误差就足够小，没必要再小，否则就需要把target设的小一点。这个target就是你想要的最大误差，根据你的实际问题设置。你说的接近是什么意思？不是逼近红线，一定在那条红线一下，就是一定要有交点

嗯
一般收敛之后都不是无限逼近的
而是与target有交点
否则那是伪收敛

就比如上面的图，第一张比二张好吧，因为第一张和红线有交点切偏离红线程度大。

你说的是对的，你看最终的current值，越小越准确

其实就是个计算精度的问题，收敛值设得越小，迭代的次数就越多，也就越精确，设置时一般根据自己的精度要求来设置收敛值。不过设置一次低于收敛值有时会出现伪收敛的情况，造成结果不精确。

怎么能看出是伪收敛呢。
刚做了个腔体加热器的仿真，但结果显示不收敛，是不是delta S设成0.01有点过低啊。