replicate_compare — DRIVE `grind` op

• 数据种类:any → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接调用实现,import grind; grind.replicate_compare(groups: 'dict', log: 'bool' = True) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("replicate_compare"))

用法

用同一标尺并列独立试验间的离散与各组(材料)之间的差异。

groups: 名称 → (n_runs, n_conditions) 的数组(例: 每种材料 3 次 × 7 个时点的 D50)。所有组的 n_conditions 相同。log=True 先取 ln 再比较(粒径比的离散 = 接近变异系数)。返回: spread(组 → 每个条件的 mean、sd、cv(SD/平均,原尺度)、cv_pooled(cv 的均方根)、cv_max)、separation(组对 → 每个条件的 |Δ平均| / √(SE₁² + SE₂²)(SE = SD/√n)及其最小值 min_z。键为 "名前1|名前2" 形式的字符串)。试验少于 2 次 → ValueError。

参考(示例数据、文献)

• 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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

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

同类别(`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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

replicate_compare — DRIVE grind op

用法

参考(示例数据、文献)

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

同类别(grind)

replicate_compare — DRIVE `grind` op

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

同类别(`grind`)