simcal_discrepancy — SIMCAL `check` op

• Datenarten: calresult → calresult

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.simcal_discrepancy(result=None, level=0.99) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import simcalcheck; simcalcheck.simcal_discrepancy(result=None, level=0.99) -> 'dict'; aus dem Register: opssimcal.get("simcal_discrepancy"))

Verwendung

Enthalten die rauschnormierten Residuen Struktur, die das Modell nicht erzeugen kann (Modelldiskrepanz)?

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

The residual of every valid pixel is divided by the noise standard deviation (camera noise plus the model's own sample variance), so white residuals have unit variance. With three or more conditions the matrix is conditions x pixels valid in all of them; with fewer it is the rows x columns of the (first) residual image (a smooth spatial pattern is low-rank there). sensitivity.mv_residual_pca counts the components whose singular value exceeds the Tracy-Widom level point of white noise of that shape (Johnstone 2001; level in 0.90 / 0.95 / 0.99 — the bare Marchenko-Pastur edge sqrt(n) + sqrt(p) is exceeded by pure noise 10-14 % of the time, measured). Structure found: verdict = "structure", the loadings as maps (where the model is wrong), and a warning that every uncertainty of the result is optimistic — a calibrated knob may be absorbing the missing physics.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie sim_to_real_calibration

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_pocket_interreflection — py -3.11 examples/poc_pocket_interreflection.py

• poc_simcal_thin_film — py -3.11 examples/poc_simcal_thin_film.py

• simcal_checks_tour — py -3.11 examples/simcal_checks_tour.py

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

simcal_identifiability · simcal_uncertainty · simcal_validate · simcal_report

Gleiche Kategorie (`check`)

simcal_identifiability · simcal_uncertainty · simcal_validate

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

simcal_discrepancy — SIMCAL check op