basis_decomposition_crlb — TOMOGRAPHY `spectral_xray` op

• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: import dualxray; dualxray.basis_decomposition_crlb(thickness_cm=(5.0, 0.0), basis=('WATER', 'AL'), channels=None, photons_per_pixel: 'float' = 100000.0) -> 'dict'; aus dem Register: opstomography.get("basis_decomposition_crlb"))

Verwendung

Gibt in geschlossener Form die untere Schranke (Cramér–Rao) der Varianz der Zerlegung bei den Basisdicken b zurück.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_dual_energy_xray — py -3.11 examples/poc_dual_energy_xray.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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