doseunif op• 資料種類:scalar × scalar × scalar × scalar → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import doseunif; doseunif.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("dose_cv_lognormal"))
從粒徑呈對數常態分布的粉體中取 1 劑(藥物 dose_mg)時含量的 CV(僅考慮顆粒數的漲落)。
閉式(推導見模組開頭): CV² = c · D63³ / D、c = πρ/6、D63³ = d_g³ exp(13.5 σ²) = d_v³ exp(4.5 σ²)。basis:
"number"(d_median 為個數基準的中位徑 d_g,影像中顆粒的計數方式)/ "volume"(體積基準的中位徑 d_v,雷射繞射的 D50)。sampling: "poisson"(預設,顆粒數 N 服從 Poisson)/ "fixed_count"(N 固定為 λ 四捨五入後的整數,CV² = CV²_Poisson − 1/N)。method="monte_carlo": 產生 n_rep 次一劑量(抽 N,從對數常態抽 N 個粒徑並累加質量)並回傳樣本 CV —— 與閉式 獨立的路徑(不使用公式)。標準誤 cv_mc_se 由 20 個束的離散得到。若抽取的粒徑總數超過 max_draws, 不會悄悄減少而是 ValueError(查看 λ × n_rep 並減小 n_rep,或使用閉式)。
回傳: cv(method 的值)、cv_closed、particles_per_dose(λ,fixed_count 時為整數 N)、mean_particle_mg、d63、d_number_median、d_volume_median [µm]、basis、sampling、method,Monte Carlo 時還有 cv_mc、cv_mc_se、n_rep、draws。Raises ValueError: 應為正的量不為正、拼寫錯誤、fixed_count 時 N < 2、Monte Carlo 總數超過上限。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
doseunif)dose_cv_from_sizes · grind_time_for_dose_cv
*Provenance: doseunif.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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