wave op• Data kinds: कोई नहीं → image2d (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.wave_two_slit(wavelength_nm=550.0, slit_sep_um=20.0, distance_mm=200.0, shape=(256, 512), pixel_um=5.0, slit_width_um=2.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.wave_two_slit(wavelength_nm=550.0, slit_sep_um=20.0, distance_mm=200.0, shape=(256, 512), pixel_um=5.0, slit_width_um=2.0), registry से लेना हो तो opsmath.get("wave_two_slit"))
screen पर two-slit interference — physics से बनाया गया, fringe formula से नहीं।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Each slit is treated as a line source of the given width; the screen intensity is |sum over slit of exp(i k R) / sqrt(R)|**2 with R the true distance from each source point. The textbook spacing lambda D / d is nowhere in this computation — which is the point: it is then available as an independent prediction to check the picture against.
★Why this earns its place: wave_fringe_period measures the period of the produced image, and it must land on lambda D / d (in pixels, lambda D / (d * pixel)). Two ways to the same number, only one of which was used to draw.
Returns an image2d normalised to a peak of 1.
Raises ValueError: non-positive wavelength, separation, distance, pixel or width; a grid over the cap; a geometry so coarse that fewer than three fringes fit on the screen (reported, not silently aliased).
Limits: scalar, monochromatic, far-from-paraxial geometries are not modelled; the slits are lines, so there is no vertical structure.
mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।
• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।
• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।
• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।
• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।
• 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।
• poc_beats_fringes_and_screens — py -3.11 examples/poc_beats_fringes_and_screens.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)wave_fringe_period · abel_inverse_image · abel_revolve · hankel_image · dct_transform · dwt_transform · chebyshev_coeffs_nd · geodesic_heat_grid
wave)wave_membrane_mode · wave_mode_frequencies · wave_nodal_lines · wave_fringe_period · wave_grating_orders
*Provenance: mathops.py — MATH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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