pl_image_simulate — GENERATIVE `pl` op

• Data kinds: image2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pl_image_simulate(generation, sink=None, *, diffusion_length_px: 'float' = 8.0, optical_psf_px: 'float' = 0.0, noise_rel: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import pl; pl.pl_image_simulate(generation, sink=None, *, diffusion_length_px: 'float' = 8.0, optical_psf_px: 'float' = 0.0, noise_rel: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("pl_image_simulate"))

उपयोग

excitation field और recombination field से PL image बनाता है (steady-state diffusion equation का exact solution + optical PSF + noise)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Parameters

generation : array_like

励起(生成)の場 g = G/G₀(H×W、≥ 0)。一様 1 が「欠陥なしの地」。影の溝は

ここを 0 にして作る(生成が欠けるだけで再結合は増えない)。

sink : array_like or None

追加の再結合率の場 k = στ(H×W、≥ 0、無次元)。None は 0。沈みの溝・転位・

粒界はここを正にして作る。再結合速度 S[長さ/時間]の線なら k·w = S·L²/D(画素

単位)。

diffusion_length_px : float

拡散長 L = √(Dτ)[px]。

optical_psf_px : float

光学系の PSF(ガウシアン σ[px])。0 で無効。拡散 PSF の後に掛かる。

noise_rel : float

加法ガウス雑音の σ(欠陥なしの地 1 に対する相対値)。0 で決定論。

seed : int

雑音の種。直接解に収まらない像(160,000 画素超)は共役勾配(相対残差 1e-10 固定)。

Returns

numpy.ndarray

(H, W) の float64。欠陥なし・一様励起なら厳密に 1。u = Δn/(G₀τ)。

Notes

境界は流束 0(Neumann)。だから一様な励起は端まで厳密に一様で、溝の採点に境界の暗化が混ざらない。方程式が線形なので generation の重ね合わせは像の重ね合わせ。

Examples

>>> import numpy as np

>>> g = np.ones((1, 201)); g[0, 100] = 0.0 # 幅 1 px の影の溝

>>> u = pl_image_simulate(g, diffusion_length_px=10.0)

>>> rho = 1 + 0.5 / 100 - ((1 + 0.5 / 100) ** 2 - 1) ** 0.5

>>> abs(float(1 - u[0, 100]) - (1 - 2 * rho / (1 + rho))) < 1e-9 # 格子の閉形式

True

>>> round(float(pl_image_simulate(np.ones((8, 8)))[3, 3]), 12) # 一様 → 1(解法の丸めまで)

1.0

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

sem_render · sem_image · sem_charging_series

इसी category के (`pl`)

pl_diffusion_psf · pl_groove_visibility

*Provenance: pl.py — GENERATIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

pl_image_simulate — GENERATIVE pl op