check op• 데이터 종류: calresult → calresult
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.simcal_identifiability(result=None, at=None, profile=True, level=0.95, threshold=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import simcalcheck; simcalcheck.simcal_identifiability(result=None, at=None, profile=True, level=0.95, threshold=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssimcal.get("simcal_identifiability"))
맞춘 각 노브의 Fisher 정보·Cramér-Rao 하한·상관·공선성·프로파일 우도.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Computed at the fit's end point (or at at = {knob: value}, e.g. the true values of a synthetic study, without touching the estimates). Returned in identifiability:
fisher (natural units), crlb (sqrt of the diagonal of its inverse — the smallest standard deviation any unbiased estimator can have under the noise model), condition (of the Fisher matrix on the unit-scaled knobs; > 1e6 adds a warning), correlation, gamma_full and confounded_groups (sensitivity.mv_confounding), and with profile=True a profile per knob: the likelihood-ratio interval where chi^2 stays within chi^2_1(level) of its minimum (3.84 at 95 %), each other knob re-fitted at every step (Raue et al. 2009). Knobs whose profile does not rise above the threshold on both sides inside the range lose their point estimate: upper_only / lower_only (only one limit exists) or undetermined. Each profile keeps its trace (knob value, chi^2 rise) of the evaluated points. No noise model: refused.
• sim_to_real_calibration 패밀리 가이드
• 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.
• poc_simcal_thin_film — py -3.11 examples/poc_simcal_thin_film.py
• simcal_checks_tour — py -3.11 examples/simcal_checks_tour.py
calresult 를 입력으로 받는 것)simcal_uncertainty · simcal_validate · simcal_discrepancy · simcal_report
check)simcal_uncertainty · simcal_validate · simcal_discrepancy
*Provenance: simcalcheck.py — SIMCAL 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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