replicate_compare — DRIVE grind op

• データ種: any → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("replicate_compare"))

使い方

独立試行のばらつきと、群(材料)どうしの差を同じ物差しで並べる。

groups: 名前 → (n_runs, n_conditions) の配列(例: 材料ごとに 3 回 × 7 時点の D50)。全群で n_conditions が同じ。log=True は ln をとってから比べる(径の比のばらつき = 変動係数に近い)。返り: spread(群 → 条件ごとの mean・sd・ cv(SD/平均、元の尺度)、cv_pooled(cv の二乗平均の根)、cv_max)、separation(群の組 → 条件ごとの |Δ平均| / √(SE₁² + SE₂²)(SE = SD/√n)と、その最小 min_z。鍵は "名前1|名前2" の文字列)。試行が 2 未満 → ValueError。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(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

同カテゴリ(grind)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · ae_read_csv

*Provenance: grind.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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