lensmerit op• Datenarten: table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.merit_evaluate(system=None, operands=None, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import lensmerit; lensmerit.merit_evaluate(system=None, operands=None, fields=None, wavelengths=None, field_weights=None, wavelength_weights=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsoptics.get("merit_evaluate"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Wendet eine Operandentabelle auf eine Konstruktion an und gibt Wert, Ziel, Gewicht, Beitrag und Anteil jeder Zeile zurück (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
*operands* is a list of rows {"op": "EFFL", "target": 50.0, "weight": 1.0, ...arguments} (see merit_operands_list), or the dict merit_default returns. Each row contributes (weight (value - target))^2; a one-sided row (ETGT ...) contributes 0 while the bound holds. A group row (TRAN, OPDW) contributes the sum over its rays. *fields* (default: on axis, or 0 / 0.7 / 1.0 of the system field) and *wavelengths* (default the system wavelength; the primary is the one equal to it) are what the rows' field / wavelength indices point into; a row with "all" is expanded to one row per field and wavelength, its weight times sqrt(field_weight) and sqrt(wavelength_weight) (default 1).
Returns {"table", "merit", "n_operands", "n_residuals", "dominant", "fields", "wavelengths"}. Each table row has index op label value target weight sense margin contribution percent satisfied n_residuals source args (margin is the slack of a one-sided row, negative when violated). Fail-closed: an unknown operand, a missing or unknown argument, an index out of range, a lost ray, a value that is not finite and a table of zero weights are all ValueError.
Example::
t = merit_evaluate(lens, [{"op": "EFFL", "target": 50.0}, {"op": "ETGT", "surf": 0, "target": 1.0}])
t["merit"], t["dominant"]
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus. Ausnahme, ausdrücklich erklärt: Das u_map von bottle_fit_from_pattern nimmt nicht gemessene Pixel als NaN entgegen (Unendlich wird weiterhin abgelehnt).
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert. Ausnahme, ausdrücklich erklärt: bottle_background_map liefert für Pixel mit unbrauchbarem Strahl (Totalreflexion u. Ä.) NaN in u_mm, zusammen mit einer valid-Maske und den Anzahlen.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• 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.
• poc_lens_merit_operands — py -3.11 examples/poc_lens_merit_operands.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
lensmerit)merit_operands_list · merit_default · merit_boundary_operands · optimize_lens_operands · merit_contributions
*Provenance: lensmerit.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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