ae_size_correspondence — DRIVE grind op

• 데이터 종류: signal × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("ae_size_correspondence"))

사용법

AE 대역 전력과 D50의 대응(단조성·상관·log–log 기울기 α, P ∝ D50^α).

group 을 넘기면 군(재료)별로 산출한다(재료에 따라 전력 수준이 자릿수 단위로 다르므로, 섞은 상관은 수준의 차이를 잡는다 —— pooled 는 참고용).

반환: 군 → n·spearman(순위 상관)·alpha(ln P 를 ln D50 에 맞춘 기울기)·sign_agree(모든 쌍에서 "D50 이 큰 쪽이 P 도 크다"의 비율). 점이 2 개이면 spearman 은 ±1 밖에 취할 수 없다(n 을 반드시 병기한다).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(grind)

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

*Provenance: grind.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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