replicate_compare — DRIVE `grind` op

• Data kinds: any → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("replicate_compare"))

उपयोग

स्वतंत्र trial के बीच के बिखराव और group (सामग्री) के बीच के अंतर को एक ही पैमाने पर साथ रखता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

groups: 名前 → (n_runs, n_conditions) の配列(例: 材料ごとに 3 回 × 7 時点の D50)。全群で n_conditions が同じ。log=True は ln をとってから比べる(径の比のばらつき = 変動係数に近い)。返り: spread(群 → 条件ごとの mean・sd・ cv(SD/平均、元の尺度)、cv_pooled(cv の二乗平均の根)、cv_max)、separation(群の組 → 条件ごとの |Δ平均| / √(SE₁² + SE₂²)(SE = SD/√n)と、その最小 min_z。鍵は "名前1|名前2" の文字列)。試行が 2 未満 → ValueError。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

इसी category के (`grind`)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · ae_read_csv

*Provenance: grind.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

replicate_compare — DRIVE grind op