ae_size_correspondence — DRIVE `grind` op

• Data kinds: signal × signal → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import grind; grind.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ae_size_correspondence"))

उपयोग

AE band power और D50 का संबंध (monotonicity, correlation, log–log slope α, P ∝ D50^α)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

group を渡すと群(材料)ごとに出す(材料で電力の水準が桁で違うので、混ぜた相関は水準の差を拾う —— pooled は参考)。

返り: 群 → n・spearman(順位相関)・alpha(ln P を ln D50 に当てた傾き)・sign_agree(全ての組で「D50 が大きい方が P も大きい」の割合)。点が 2 つなら spearman は ±1 しか取れない(n を必ず併記する)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

ae_size_correspondence — DRIVE grind op