fullseye

sem_electron_mc — GENERATIVE `sem` 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.sem_electron_mc(material='SI', energy_kev: 'float' = 10.0, *, tol: 'float' = 0.01, batch: 'int' = 1000, max_electrons: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0, n_tracks: 'int' = 0, depth_bins: 'int' = 60, tilt_deg: 'float' = 0.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import sem; sem.sem_electron_mc(material='SI', energy_kev: 'float' = 10.0, *, tol: 'float' = 0.01, batch: 'int' = 1000, max_electrons: 'int' = 20000, seed: 'int' = 0, n_tracks: 'int' = 0, depth_bins: 'int' = 60, tilt_deg: 'float' = 0.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsgenerative.get("sem_electron_mc"))

使い方

平らな試料に電子を撃つモンテカルロ: 反射電子係数 η・二次電子収率 δ・相互作用体積。

Joy の単散乱モデル(遮蔽ラザフォード + Joy-Luo の阻止能)で一次電子を 1 個ずつ追い、batch 個ずつ足して 95 % 信頼区間の半幅が η で tol、δ で tol·max(δ, 1) を切ったら止める(max_electrons で打ち切り、その時は converged が False)。

Parameters

material : str 材料表の名前(materials.material_electron_properties が引ける物。SI / W / AU / SILICA / PMMA …)。Z・A・密度・二次電子の 2 定数はそこから取る。 energy_kev : float 加速電圧 [keV] (0.1〜50)。 tol : float 信頼区間の半幅の目標。 batch, max_electrons : int 1 回に足す電子の数と上限。 seed : int 乱数の種(同じ種なら同じ結果)。 n_tracks : int 軌跡を返す電子の数(図用)。 depth_bins : int 深さ分布の区間の数(0〜1.2 R_KO)。 tilt_deg : float 試料の傾き [度] (0〜80)。ビームが法線から θ 傾いて入る。δ(θ)/δ(0) を sec θ と、 η(θ) を Arnal ほかの (1 + cos θ)^(−9/√Z) と比べるのに使う。

Returns

dict eta / eta_ci95 / se_yield / se_yield_ci95 / n_electrons / converged / range_ko_nm(Kanaya-Okayama)/ depth_max_nm・ depth_p95_nm・depth_p50_nm(電子ごとの最大の深さ)/ lateral_p95_nm (沈着エネルギーの 95 % が入る半径)/ depth_dose(pairs: 深さ [nm] と沈着エネルギーの割合)/ bse_energy(pairs: E/E0 と反射電子の割合)/ tracks(各 (K, 3) [nm]、z は下向きが正)。

Examples

r = sem_electron_mc(“SI”, 5.0, tol=0.03, batch=400, max_electrons=800) 0.1 < r[“eta”] < 0.3 and r[“depth_max_nm”] < r[“range_ko_nm”] True

詳しい使い方ガイド

generative_art 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)

poc_sem_tem_same_particle — py -3.11 examples/poc_sem_tem_same_particle.py
poc_virtual_sem_kv_cd_bse — py -3.11 examples/poc_virtual_sem_kv_cd_bse.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

perpetual_step · perpetual_render

同カテゴリ(`sem`)

sem_render · sem_se_universal_curve · sem_yield_curve · sem_line_profile · sem_cd_measure · sem_image · sem_se_escape_fraction · sem_charging_series

Provenance: sem.py — GENERATIVE 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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