pxrd op• データ種: any × signal × table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.debye_ring_image(phases, weight_fractions, geometry, shape=(512, 512), size=inf, K=0.9, instrumental_fwhm=0.02, counts=20000.0, background=0.03, polarization=0.0, lorentz='powder', supersample=2, lattice_scales=None, seed=0, step=0.002, eta=0.0) (実装を直接呼ぶなら import pxrd; pxrd.debye_ring_image(phases, weight_fractions, geometry, shape=(512, 512), size=inf, K=0.9, instrumental_fwhm=0.02, counts=20000.0, background=0.03, polarization=0.0, lorentz='powder', supersample=2, lattice_scales=None, seed=0, step=0.002, eta=0.0)、台帳から引くなら opsdrive.get("debye_ring_image"))
デバイ環の 2-D 検出器像を合成する(相ごとの寄与つき)。
相 p の単位立体角あたりの強度 ∝ vₚ (1/Vₚ²) Σ m|F|² L(2θ) × 形(体積分率 vₚ ∝ Wₚ / ρₚ)、山の幅は Scherrer (size [Å]、相ごとの list も可、inf = 広がりなし)と装置の FWHM(instrumental_fwhm [deg])をガウスで足す。画素の値 = 強度 × 偏光 P(2θ, χ) × 相対立体角 + 平らな背景(background × 最大の強度、これも立体角つき)。画素は supersample² 点の平均(画素の幅の広がりが自然に入る)。counts が数なら最大を counts に揃えて Poisson の雑音(seed)、None なら雑音なし。lattice_scales は相ごとの格子の倍率(熱膨張・固溶の模擬)。eta は山の形の Lorentz の割合(pseudo-Voigt、0 = ガウス)—— 辞書と違う形で合成して、形の取り違えの効きを測るため。
返り値(dict): image((H, W) float、数え数)・per_phase((P, H, W)、雑音なしの相ごとの寄与)・background ((H, W))・names・weight_fractions・volume_fractions・two_theta(画素の中心の 2θ)・geometry。
Raises ValueError: 相と分率の数の不一致、負の分率・総和 0、幾何の不備、像が小さすぎる。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate · diffraction_peaks
*Provenance: pxrd.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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