ae_size_correspondence — DRIVE grind op

• データ種: signal × signal → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import grind; grind.ae_size_correspondence(power, d50, group=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("ae_size_correspondence"))

使い方

AE の帯域電力と D50 の対応(単調性・相関・log–log の傾き α、`P ∝ D50^α`)。

`group を渡すと群(材料)ごとに出す(材料で電力の水準が桁で違うので、混ぜた相関は水準の差を拾う —— pooled` は参考)。

返り: 群 → `n・spearman(順位相関)・alpha(ln P を ln D50 に当てた傾き)・sign_agree`(全ての組で

「D50 が大きい方が P も大きい」の割合)。点が 2 つなら spearman は ±1 しか取れない(`n` を必ず併記する)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(grind)

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

*Provenance: grind.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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