pxrd op• Data kinds: signal × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cubic_index(two_theta, wavelength, lattices=('P', 'I', 'F', 'diamond'), tolerance=0.05, n_first=6, max_unindexed=0) (implementation को सीधे call करना हो तो import pxrd; pxrd.cubic_index(two_theta, wavelength, lattices=('P', 'I', 'F', 'diamond'), tolerance=0.05, n_first=6, max_unindexed=0), registry से लेना हो तो opsdrive.get("cubic_index"))
peak को cubic मानकर index देता है और lattice (P / I / F / diamond) और lattice constant a [Å] तय करता है।
1/d² = N / a² होने से, पहले शिखर पर अनुमत N में से छोटे से n_first मान लगाकर a अस्थायी रूप से तय किया जाता है, सभी शिखरों को निकटतम अनुमत N आवंटित किया जाता है, a को न्यूनतम वर्ग से परिष्कृत किया जाता है (आवंटन → परिष्करण 2 बार), और केवल वे उम्मीदवार रखे जाते हैं जिनमें गणना और प्रेक्षण के 2θ का अंतर tolerance [deg] के भीतर हो (बाहर पड़ने वाले शिखर max_unindexed तक हों तो उन्हें हटाकर रखा जाता है — अशुद्धि या झूठे 1 शिखर के मिल जाने मात्र से सब कुछ न छोड़ने के लिए; हटाए गए शिखर unindexed में लौटाए जाते हैं)। उम्मीदवारों की तुलना de Wolff के M-प्रकार के गुणता-सूचकांक M = Q_last / (2 ε̄ N_calc) (Q = 1/d², ε̄ = |ΔQ| का औसत, N_calc = अंतिम प्रेक्षित रेखा तक अनुमत गणना-रेखाओं की संख्या) से होती है — P हर चीज़ से मेल खाता है, परंतु गणना-रेखाएँ अधिक होने से M घटता है। हटाए गए शिखरों वाले उम्मीदवार को (指数の付いた割合)⁴ से घटाया जाता है (अनुभवजन्य भार; प्रबल शिखरों को छोड़कर कम गणना-रेखाओं वाले जालक की ओर भागने से रोकने के लिए)।
रिटर्न मान (dict): lattice, a, a_sigma (अवशेषों से मानक त्रुटि), two_theta (सूचकांकित शिखर), hkl ((n, 3)), N, residual_deg (प्रेक्षित − गणित), fom, missing (परास में अनुमत परंतु प्रेक्षण में अनुपस्थित N की list), unindexed (हटाए गए शिखर), candidates (सभी उम्मीदवारों का सारांश)। कोई उपयुक्त उम्मीदवार न हो तो lattice = None (घनीय नहीं / शिखरों की ग़लत पहचान)।
Raises ValueError: 2 से कम शिखर / गैर-परिमित / (0, 180) से बाहर, तरंगदैर्ध्य धनात्मक नहीं, जालक के नाम की वर्तनी ग़लत।
• 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_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · detector_calibrate · azimuthal_integrate
*Provenance: pxrd.py — DRIVE 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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