fullseye

conv_gci — CONVERGE verification op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.conv_gci(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None, safety_factor=1.25) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import converge; converge.conv_gci(phi=None, h=None, r=None, n_cells=None, dim=None, safety_factor=1.25) -> 'dict'、台帳から引くなら opsconverge.get("conv_gci"))

使い方

Grid convergence index of the finest solution: Celik et al. 2008 procedure, eqs. (1)-(7).

Takes the same inputs as :func:conv_observed_order (three solutions, finest first, and the refinement) and returns, with p from eq. (3):

phi_ext21 = (r21^p phi1 - phi2) / (r21^p - 1)                  (4)   (and phi_ext32)
e_a21     = |(phi1 - phi2) / phi1|                            (5)
e_ext21   = |(phi_ext12 - phi1) / phi_ext12|                   (6)
GCI_fine21 = 1.25 e_a21 / (r21^p - 1)                         (7)

(safety_factor = 1.25 as in eq. (7)). Fractions and percentages are both returned, and report reads “phi1 +- GCI”. Note what the GCI is not: it bounds the discretization error of the fine solution only — “this does not account for modeling errors” (Celik).

Refusal as in :func:conv_observed_order, plus phi1 = 0 or phi_ext = 0 (relative errors undefined). Defaults: Celik Table 1, first column (GCI 2.2 %).

詳しい使い方ガイド

• convergent_computation ファミリ ガイド

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)

• converge_tour — py -3.11 examples/converge_tour.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(verification)

conv_observed_order

---

Provenance: converge.py — CONVERGE 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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