ozaki op• Datenarten: matrix × matrix → matrix
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.matmul_ozaki(A, B, n_slices=None, scheme: 'str' = 'ozaki1', tol: 'float' = 1.1102230246251565e-16, on_insufficient: 'str' = 'raise', return_info: 'bool' = False) (die Implementierung direkt: import ozakimm; ozakimm.matmul_ozaki(A, B, n_slices=None, scheme: 'str' = 'ozaki1', tol: 'float' = 1.1102230246251565e-16, on_insufficient: 'str' = 'raise', return_info: 'bool' = False); aus dem Register: opsdrive.get("matmul_ozaki"))
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FP64 の精度の行列積 `A @ B` を、正確な低精度の部分積から組む(Ozaki-I / Ozaki-II)。
`scheme="ozaki1": n_slices 枚に切る(積 n(n+1)/2 回)。n_slices=None` なら、誤差の保証上界が
`tol · (|A||B|)_ij 以下になる最少の枚数を自動で選ぶ(1〜16 枚)。届かなければ on_insufficient="raise"` で
`ValueError、"fallback" で普通の float64 の積を返す(この場合だけ再現性の約束は外れる。return_info=True`
の `fallback` で分かる)。
`scheme="ozaki2": 法の数を n_slices(2〜20)で必ず指定する(積 n` 回)。自動の選択は無い。
`return_info=True で (C, info)(n_slices・n_products・scheme・fallback`)。
どちらの方式も、同じ入力なら内側の並べ替え・BLAS のスレッド数に依らず同じビット。CPU では DGEMM より 1〜2 桁遅い
(module の docstring の使い分けを参照)。
• 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.
• poc_reproducible_icp — py -3.11 examples/poc_reproducible_icp.py
matrix als Eingabe)world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume
ozaki)matmul_reproducible · ozaki_error_bound · cross_covariance_reproducible · kabsch_reproducible · fp64_emulation_probe
*Provenance: ozakimm.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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