conv_gci — CONVERGE verification op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.conv_gci(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None, safety_factor=1.25) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import converge; converge.conv_gci(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None, safety_factor=1.25) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsconverge.get("conv_gci"))

उपयोग

सबसे बारीक solution का grid convergence index (GCI): Celik et al. 2008 की प्रक्रिया, eqs. (1)-(7)।

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

Takes the same inputs as conv_observed_order (three solutions, finest first, and the refinement) and returns, with p from eq. (3):

phi_ext21 = (r21^p phi1 - phi2) / (r21^p - 1) (4) (and phi_ext32)

e_a21 = |(phi1 - phi2) / phi1| (5)

e_ext21 = |(phi_ext12 - phi1) / phi_ext12| (6)

GCI_fine21 = 1.25 e_a21 / (r21^p - 1) (7)

(safety_factor = 1.25 as in eq. (7)). Fractions and percentages are both returned, and report reads "phi1 +- GCI". Note what the GCI is not: it bounds the discretization error of the fine solution only — "this does not account for modeling errors" (Celik).

Refusal as in conv_observed_order, plus phi1 = 0 or phi_ext = 0 (relative errors undefined). Defaults: Celik Table 1, first column (GCI 2.2 %).

उपयोग की विस्तृत guide

• convergent_computation family guide

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)

• converge_tour — py -3.11 examples/converge_tour.py

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

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इसी category के (verification)

conv_observed_order

*Provenance: converge.py — CONVERGE 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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