doseunif op• 資料種類:scalar × scalar × scalar × scalar → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import doseunif; doseunif.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("dose_cv_lognormal"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
粒径が対数正規の粉から 1 回分(薬 `dose_mg`)を取ったときの含量の CV(粒の数の揺らぎだけ)。
閉形式(モジュール冒頭の導出): `CV² = c · D63³ / D、c = πρ/6、D63³ = d_g³ exp(13.5 σ²) = d_v³ exp(4.5 σ²)。basis`:
`"number"(d_median は個数基準の中央径 d_g、画像の粒の数え方)/ "volume"`(体積基準の中央径 d_v、レーザー回折の D50)。
`sampling: "poisson"(既定、粒の数 N が Poisson)/ "fixed_count"(N = λ を丸めた整数に固定、CV² = CV²_Poisson − 1/N`)。
`method="monte_carlo": 1 回分を n_rep` 回作り(N を引き、N 個の径を対数正規から引いて質量を足す)標本の CV を返す —— 閉形式と
独立な経路(式を使わない)。標準誤差 `cv_mc_se は 20 個の束の散らばりから。引く径の総数が max_draws` を超えるなら
黙って減らさず ValueError(λ × n_rep を見て n_rep を減らすか閉形式を使う)。
返り: `cv(method の値)、cv_closed、particles_per_dose(λ、fixed_count では整数 N)、mean_particle_mg、d63`、
`d_number_median・d_volume_median [µm]、basis・sampling・method、Monte Carlo なら cv_mc・cv_mc_se・n_rep・draws`。
Raises ValueError: 正であるべき量が正でない、綴り違い、fixed_count で N < 2、Monte Carlo の総数が上限を超える。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
doseunif)dose_cv_from_sizes · grind_time_for_dose_cv
*Provenance: doseunif.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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