fullseye

sem_yield_curve — 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_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import sem; sem.sem_yield_curve(material='SI', energies_kev=None, *, n_electrons: 'int' = 2000, seed: 'int' = 0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsgenerative.get("sem_yield_curve"))

使い方

加速電圧を振って η(E) と δ(E) を MC で出し、δ の形を普遍曲線と比べる。

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

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_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_electron_mc · sem_se_universal_curve · sem_line_profile · sem_cd_measure · sem_image · sem_se_escape_fraction · sem_charging_series

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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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