pxrd op• 데이터 종류: signal × scalar → table
• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import pxrd; pxrd.cubic_index(two_theta, wavelength, lattices=('P', 'I', 'F', 'diamond'), tolerance=0.05, n_first=6, max_unindexed=0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cubic_index"))
입방정으로서 피크에 지수를 붙여 격자(P / I / F / diamond)와 격자 상수 a [Å]를 정합니다.
1/d² = N / a² 이므로, 첫 번째 피크에 허용되는 N 의 작은 쪽부터 n_first 개를 맞춰 a 를 임시로 정하고, 모든 피크를가장 가까운 허용 N 에 할당하며, a 를 최소제곱으로 좁혀 가고(할당 → 좁히기를 2 회), 계산과 관측의 2θ 차이가 tolerance [deg] 이내인 후보만 남긴다(벗어나는 피크가 max_unindexed 개까지라면, 그것을 제외하고 남긴다 —— 불순물이나가짜 피크가 1 개 섞였다는 것만으로 전부를 버리지 않기 위해. 제외한 피크는 unindexed 로 반환한다). 후보끼리는 de Wolff 의 M 형 성능 지수 M = Q_last / (2 ε̄ N_calc)(Q = 1/d², ε̄ = |ΔQ| 의 평균, N_calc = 마지막 관측선까지 허용되는 계산선의 수) 로 비교한다 —— P 는 무엇에든 맞지만 계산선이 많은 만큼 M 이 내려간다. 제외한 피크가 있는 후보는 (指数の付いた割合)⁴ 로 할인한다(경험적 가중치. 강한 피크를 버리고 계산선이 적은 격자로 도망치는 것을 막는다).
반환값(dict): lattice·a·a_sigma(잔차로부터의 표준 오차)·two_theta(지수가 붙은 피크)·hkl((n, 3))· N·residual_deg(관측 − 계산)·fom·missing(범위 안에서 허용되는데 관측에 없는 N 의 list)·unindexed (제외한 피크)·candidates(모든 후보의 요약). 맞는 후보가 없으면 lattice = None(입방정이 아님·피크의 오인).
Raises ValueError: 피크가 2 개 미만·비유한·(0, 180) 의 밖, 파장이 양수가 아님, 격자의 철자 오류.
• 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_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.