sem op• Datenarten: keine → table (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sem_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import sem; sem.sem_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict'; aus dem Register: opsgenerative.get("sem_yield_curve"))
Beschleunigungsspannung durchfahren, η(E) und δ(E) per Monte Carlo berechnen und die Form von δ mit der universellen Kurve vergleichen.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
δ の山の位置 Emax は、山の周りの 3 点に log E の放物線を当てて求める。universal は Lin & Joy 2005 の普遍曲線を、この MC の Emax・δmax で戻した値。shape_rms は E/Emax ∈ [0.25, 8] の点での δ/δmax と普遍曲線の差の RMS。
dict
energies_kev / eta / se_yield / emax_kev / delta_max /
universal / shape_rms / shape_max_abs。
>>> r = sem_yield_curve("SI", [0.2, 0.4, 0.8, 1.6, 3.2], n_electrons=300)
>>> r["emax_kev"] > 0.1 and len(r["se_yield"]) == 5
True
• Leitfaden zur Familie generative_art
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_virtual_sem_kv_cd_bse — py -3.11 examples/poc_virtual_sem_kv_cd_bse.py
table als Eingabe)perpetual_step · perpetual_render
sem)sem_render · sem_electron_mc · sem_se_universal_curve · sem_line_profile · sem_cd_measure · sem_image · sem_se_escape_fraction · sem_charging_series
*Provenance: sem.py — GENERATIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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