wasserstein_1d — COLORTRANSPORT `transport` op

• 데이터 종류: signal × signal → scalar

• 호출: import colortransport; colortransport.wasserstein_1d(u_values, v_values, p=1, u_weights=None, v_weights=None)(또는 opscolortransport.get("wasserstein_1d"))

사용법

1 차원 p-바서슈타인 거리. 엄밀해.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

1 次元では最適輸送に閉じた形があり、累積分布の逆関数どうしの

`L^p` 距離になる ―― 反復も近似も要らない。総当たりの割当問題

(`scipy.optimize.linear_sum_assignment`)と厳密に一致することを

テストで固定してある。

Parameters

----------

u_values, v_values : array_like

標本(1 次元に潰される)。長さは違ってよい。

p : float

次数。`p=1 が Earth Mover 距離、p=2` が 2-Wasserstein。

u_weights, v_weights : array_like, optional

標本ごとの重み(和は内部で 1 に正規化する)。

Returns

-------

float

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`transport`)

transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

wasserstein_1d — COLORTRANSPORT transport op

사용법