sem_yield_curve — GENERATIVE `sem` op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sem_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import sem; sem.sem_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("sem_yield_curve"))

उपयोग

accelerating voltage बदलते हुए Monte Carlo से η(E) और δ(E) निकालना, और δ के आकार की सार्वभौमिक वक्र से तुलना।

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

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。

Returns

dict

energies_kev / eta / se_yield / emax_kev / delta_max /

universal / shape_rms / shape_max_abs。

Examples

>>> 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

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_virtual_sem_kv_cd_bse — py -3.11 examples/poc_virtual_sem_kv_cd_bse.py

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

perpetual_step · perpetual_render

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

sem_yield_curve — GENERATIVE sem op