dynnikov_act — DRIVE braidpath op

• 데이터 종류: any × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dynnikov_act(coords, word)(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.dynnikov_act(coords, word), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("dynnikov_act"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

임의의 Dynnikov 좌표 (a; b)(정수든 실수든 가능 —— 식은 구간별 선형)에 브레이드 단어를 작용시킨다.

coords 는 dict(a, b) 또는 길이 2(n − 1) 의 열(앞 절반 a, 뒤 절반 b). 가닥 수는 n = len(a) + 1. 관계식 σᵢσᵢ₊₁σᵢ = σᵢ₊₁σᵢσᵢ₊₁, σᵢσⱼ = σⱼσᵢ, σᵢσᵢ⁻¹ = 1 은 어떤 (a; b) 에서도 항등적으로 성립한다(게이트 1 에서 난수 실수 좌표로).

Returns: dynnikov_coordinates 와 같은 형태의 dict(실수 입력이면 float 그대로).

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)

• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(braidpath)

braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding · homotopy_shortest_paths

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

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