replicate_compare — DRIVE `grind` op

• 資料種類:any → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("replicate_compare"))

用法

以同一標尺並列獨立試驗間的離散與各組(材料)之間的差異。

groups: 名稱 → (n_runs, n_conditions) 的陣列(例: 每種材料 3 次 × 7 個時點的 D50)。所有群組的 n_conditions 相同。log=True 先取 ln 再比較(粒徑比的離散 = 接近變異係數)。回傳: spread(群組 → 每個條件的 mean、sd、cv(SD/平均,原尺度)、cv_pooled(cv 的均方根)、cv_max)、separation(群組對 → 每個條件的 |Δ平均| / √(SE₁² + SE₂²)(SE = SD/√n)及其最小值 min_z。鍵為 "名前1|名前2" 形式的字串)。試驗少於 2 次 → ValueError。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同類別(`grind`)

particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · ae_read_csv

*Provenance: grind.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)。*

replicate_compare — DRIVE grind op

用法

參考(範例資料、文獻)

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

同類別(grind)

replicate_compare — DRIVE `grind` op

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

同類別(`grind`)