doseunif op• 数据种类:scalar × scalar × scalar × scalar → table
• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsdrive.get("dose_cv_lognormal"))
从粒径呈对数正态分布的粉体中取 1 剂(药物 dose_mg)时含量的 CV(仅考虑颗粒数的涨落)。
闭式(推导见模块开头): CV² = c · D63³ / D、c = πρ/6、D63³ = d_g³ exp(13.5 σ²) = d_v³ exp(4.5 σ²)。basis:
"number"(d_median 为个数基准的中值径 d_g,图像中颗粒的计数方式)/ "volume"(体积基准的中值径 d_v,激光衍射的 D50)。sampling: "poisson"(默认,颗粒数 N 服从 Poisson)/ "fixed_count"(N 固定为 λ 四舍五入后的整数,CV² = CV²_Poisson − 1/N)。method="monte_carlo": 生成 n_rep 次一剂量(抽 N,从对数正态抽 N 个粒径并累加质量)并返回样本 CV —— 与闭式 独立的路径(不使用公式)。标准误 cv_mc_se 由 20 个束的离散得到。若抽取的粒径总数超过 max_draws, 不会悄悄减少而是 ValueError(查看 λ × n_rep 并减小 n_rep,或使用闭式)。
返回: cv(method 的值)、cv_closed、particles_per_dose(λ,fixed_count 时为整数 N)、mean_particle_mg、d63、d_number_median、d_volume_median [µm]、basis、sampling、method,Monte Carlo 时还有 cv_mc、cv_mc_se、n_rep、draws。Raises ValueError: 应为正的量不为正、拼写错误、fixed_count 时 N < 2、Monte Carlo 总数超过上限。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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