matmul_ozaki — DRIVE ozaki op

• データ種: matrix × matrix → matrix

• 呼び出し: 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) (実装を直接呼ぶなら 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)、台帳から引くなら opsdrive.get("matmul_ozaki"))

使い方

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)。

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_reproducible_icp — py -3.11 examples/poc_reproducible_icp.py

型が繋がる次の op(matrix を入力に取れる)

world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume

同カテゴリ(ozaki)

matmul_reproducible · ozaki_error_bound · cross_covariance_reproducible · kabsch_reproducible · fp64_emulation_probe

*Provenance: ozakimm.py — DRIVE 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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