verification op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.conv_observed_order(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import converge; converge.conv_observed_order(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsconverge.get("conv_observed_order"))
체계적으로 세분한 세 해로부터 관측 수렴 차수 p를 구한다(Celik 외 2008, 식 3).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
phi = (phi1, phi2, phi3) on grids 1 (finest) .. 3 (coarsest). The refinement is given by exactly one of h = (h1, h2, h3) representative cell sizes, r = (r21, r32) with r21 = h2/h1 and r32 = h3/h2, or n_cells = (N1, N2, N3) with dim (h from Celik eqs. (1)-(2)). With eps32 = phi3 - phi2 and eps21 = phi2 - phi1 (Step 3):
p = |ln|eps32/eps21| + q(p)| / ln(r21) (3a)
q(p) = ln((r21^p - s) / (r32^p - s)) (3b)
s = sign(eps32 / eps21) (3c)
solved by fixed-point iteration from the first term (q = 0) with iterate_fixed_point (plain, as the paper prescribes; |p_k+1 - p_k| <= 1e-13, at most 1000 steps). q = 0 when r is constant. s = -1 flags oscillatory convergence (reported, not refused — Celik keeps the absolute values so the extrapolation goes toward h = 0).
Refusal: eps21 or eps32 "very close" to zero (|eps| <= 1e-12 * max|phi|) — Celik: the procedure does not work there (oscillation or an exact solution; refine further) — and a fixed-point iteration for p that does not converge.
Defaults: the first column of Celik et al. 2008 Table 1 (p = 1.53).
• convergent_computation 패밀리 가이드
• 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.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)—
verification)*Provenance: converge.py — CONVERGE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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