fit op• 데이터 종류: simmodel → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.simcal_screen(model=None, method='morris', size=8, threshold=10.0, seed=0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import simcal; simcal.simcal_screen(model=None, method='morris', size=8, threshold=10.0, seed=0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssimcal.get("simcal_screen"))
어느 노브가 카메라 잡음을 넘어 영상을 움직이는지, 어느 것이 교락되어 있는지, 출력 방향이 몇 개인지.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Runs the model on a screening plan over the free knobs' ranges — Morris trajectories (sensitivity.doe_morris, size of them, (k+1) runs each) or a Saltelli plan (sensitivity.doe_saltelli with n = the power of two >= 8 x size rows, (k+2) n runs) — and whitens every output by the noise standard deviation at the initial knobs. The whitened outputs are reduced to principal components and the indices are computed per component with sensitivity.sens_morris / sens_sobol (reused):
Morris mu_star_whitened = sqrt(sum over components of mu*^2) — roughly how many noise standard deviations a full-range move of the knob shifts the images; Sobol' gsi_st = the variance-weighted total index over components (Lamboni et al. 2011). output_dims = number of principal directions of the centred whitened runs above the noise edge (sensitivity.mv_residual_pca with sigma = 1): more free knobs than output dims means the data cannot fix them all. Local confounding at the initial knobs:
sensitivity.mv_confounding on the whitened Jacobian (gamma_K > threshold).
class per knob: no_influence (Morris: mu*_whitened < 1.96, i.e. a full-range move is within noise; Sobol': gsi_st < 0.001), combination (in a confounded group: only a combination is determined), else determined. Needs a noise model (refused without).
• 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_tour — py -3.11 examples/simcal_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)—
fit)*Provenance: simcal.py — SIMCAL 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.