pl_diffusion_psf — GENERATIVE `pl` op

• Datenarten: keine → image2d (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.pl_diffusion_psf(diffusion_length_px: 'float' = 8.0, size: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import pl; pl.pl_diffusion_psf(diffusion_length_px: 'float' = 8.0, size: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsgenerative.get("pl_diffusion_psf"))

Verwendung

Gibt die Ladungsträger-Diffusions-PSF (2-D-Greensche Funktion K0(r/L)/2πL², Summe 1) als Bild zurück.

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

Parameters

diffusion_length_px : float

拡散長 L = √(Dτ)[px]。

size : int or None

核の一辺(奇数)。None なら 2·ceil(8L)+1(8L で切ると質量の欠けは

8·K₁(8) ≈ 1.2e-3)。

Returns

numpy.ndarray

(size, size) の float64。中心画素は特異点 K₀(0) = ∞ を画素と同面積の円で平均した値 1 − (a/L)K₁(a/L)(a = 1/√π)にして有限にしてある。

Notes

総和は解析的に 1(∫K₀(r/L)dA = 2πL²)。半分の質量が入る半径は 1.2572·L。これを generation に畳むと、欠陥の無い(k = 0)ときの pl_image_simulate と同じ像になる(境界の扱いを除く)。

Examples

>>> import numpy as np

>>> k = pl_diffusion_psf(6.0)

>>> k.shape

(97, 97)

>>> abs(float(k.sum()) - 1.0) < 5e-3 # 総量 = G·τ

True

>>> bool(k[48, 48] == k.max()) # 中心が最大

True

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie generative_art

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_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

sem_render · sem_image · sem_charging_series · pl_image_simulate

Gleiche Kategorie (`pl`)

pl_image_simulate · pl_groove_visibility

*Provenance: pl.py — GENERATIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

pl_diffusion_psf — GENERATIVE pl op