pxrd op• 데이터 종류: signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cubic_index(two_theta, wavelength, lattices=('P', 'I', 'F', 'diamond'), tolerance=0.05, n_first=6, max_unindexed=0)(구현을 직접 호출하려면 import pxrd; pxrd.cubic_index(two_theta, wavelength, lattices=('P', 'I', 'F', 'diamond'), tolerance=0.05, n_first=6, max_unindexed=0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cubic_index"))
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立方晶として山に指数を付け、格子(P / I / F / diamond)と格子定数 a [Å] を決める。
`1/d² = N / a² なので、1 本目の山に許される N の小さい方から n_first` 個を当てて a を仮に決め、全部の山を
最も近い許される N に割り当て、`a` を最小二乗で追い込み(割り当て → 追い込みを 2 回)、計算と観測の 2θ の差が
`tolerance [deg] 以内の候補だけを残す(外れる山が max_unindexed` 本までなら、それを除いて残す —— 不純物や
偽の山が 1 本混じっただけで全部を捨てないため。除いた山は `unindexed` に返す)。候補どうしは de Wolff の M 型の性能指数
`M = Q_last / (2 ε̄ N_calc)(Q = 1/d²、ε̄ = |ΔQ| の平均、N_calc` = 最後の観測線までに許される計算線の数)
で比べる —— P は何にでも合うが計算線が多いぶん M が下がる。外した山がある候補は `(指数の付いた割合)⁴` で割り引く
(経験的な重み。強い山を捨てて計算線の少ない格子に逃げるのを防ぐ)。
返り値(dict): `lattice・a・a_sigma(残差からの標準誤差)・two_theta(指数の付いた山)・hkl`((n, 3))・
`N・residual_deg(観測 − 計算)・fom・missing(範囲内で許されるのに観測に無い N の list)・unindexed`
(外した山)・`candidates`(全候補の要約)。
当てはまる候補が無ければ `lattice = None`(立方晶でない・山の取り違え)。
Raises ValueError: 山が 2 本未満・非有限・(0, 180) の外、波長が非正、格子の綴り違い。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate
*Provenance: pxrd.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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