dose_cv_lognormal — DRIVE `doseunif` op

• Datenarten: scalar × scalar × scalar × scalar → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import doseunif; doseunif.dose_cv_lognormal(d_median: 'float', sigma_ln: 'float', dose_mg: 'float', density: 'float', basis: 'str' = 'number', method: 'str' = 'closed', sampling: 'str' = 'poisson', n_rep: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0, max_draws: 'int' = 20000000) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("dose_cv_lognormal"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

粒径が対数正規の粉から 1 回分(薬 `dose_mg`)を取ったときの含量の CV(粒の数の揺らぎだけ)。

閉形式(モジュール冒頭の導出): `CV² = c · D63³ / D、c = πρ/6、D63³ = d_g³ exp(13.5 σ²) = d_v³ exp(4.5 σ²)。basis`:

`"number"(d_median は個数基準の中央径 d_g、画像の粒の数え方)/ "volume"`(体積基準の中央径 d_v、レーザー回折の D50)。

`sampling: "poisson"(既定、粒の数 N が Poisson)/ "fixed_count"(N = λ を丸めた整数に固定、CV² = CV²_Poisson − 1/N`)。

`method="monte_carlo": 1 回分を n_rep` 回作り(N を引き、N 個の径を対数正規から引いて質量を足す)標本の CV を返す —— 閉形式と

独立な経路(式を使わない)。標準誤差 `cv_mc_se は 20 個の束の散らばりから。引く径の総数が max_draws` を超えるなら

黙って減らさず ValueError(λ × n_rep を見て n_rep を減らすか閉形式を使う)。

返り: `cv(method の値)、cv_closed、particles_per_dose(λ、fixed_count では整数 N)、mean_particle_mg、d63`、

`d_number_median・d_volume_median [µm]、basis・sampling・method、Monte Carlo なら cv_mc・cv_mc_se・n_rep・draws`。

Raises ValueError: 正であるべき量が正でない、綴り違い、fixed_count で N < 2、Monte Carlo の総数が上限を超える。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`doseunif`)

dose_cv_from_sizes · grind_time_for_dose_cv

*Provenance: doseunif.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

dose_cv_lognormal — DRIVE doseunif op