basis_decomposition_crlb — TOMOGRAPHY spectral_xray op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import dualxray; dualxray.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opstomography.get("basis_decomposition_crlb"))

使い方

基底の厚み b での分解の分散の下限(Cramér–Rao)を閉形式で返す。

Fisher 情報 F = Σ_c (1/var_c) ∇mean_c ∇mean_cᵀ、∂mean_c/∂b_j = −n₀ Σ_k W g μ_j e^{−μ·b} (計数では var_c = mean_c で Poisson の Fisher 情報そのもの、Roessl & Herrmann 2009 の式)。CRLB = F⁻¹。返り値: dict(cov (B, B) [cm²], sigma_cm (B,), correlation, expected (C,), basis, condition(F の条件数 —— 2 つの基底の μ(E) が似ているほど大きい))。F が特異(チャネル < 基底、または同じ材料を 2 回)なら ValueError。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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同カテゴリ(spectral_xray)

material_xray_table · material_xray_attenuation · material_xray_constants · material_effective_z · xray_tube_spectrum · xray_beam_quality · photon_counting_channels · dual_kvp_channels

*Provenance: dualxray.py — TOMOGRAPHY operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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