grind op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("replicate_compare"))
독립 시행의 산포와 군(재료) 간의 차이를 같은 척도로 나란히 놓습니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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