dynsys op• 데이터 종류: points → measurement
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dynsys_correlation_dimension(points, n_radii=24, r_lo=None, r_hi=None, max_points=4000, seed=0)(구현을 직접 호출하려면 import mathops; mathops.dynsys_correlation_dimension(points, n_radii=24, r_lo=None, r_hi=None, max_points=4000, seed=0), 원장에서 가져오려면 opsmath.get("dynsys_correlation_dimension"))
그라스베르거–프로카치아 상관 차원 —— `log C(r)` 의 기울기。
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`C(r) is the fraction of point pairs closer than r`; for a self-similar
set it grows like `r**D`, and *D* is read off the straight part of the
log-log plot (fitted on the middle 60 % of the radii, where the curve is free
of the small-`r noise floor and the large-r` saturation).
★Why this earns its place: unlike box counting it needs no grid, and its
answers are known for simple sets — a circle gives 1, a filled square
2, a Cantor set `log2/log3 = 0.6309`. It measures a different quantity
from the existing `fractal_dimension` (box counting), so the two are an
independent pair rather than two names for one number.
Returns a `measurement`: the fitted dimension.
Raises `ValueError`: fewer than 32 points; not a 2-D array; non-finite
input; a degenerate cloud (every point identical); a radius range that leaves
no pairs.
Limits: sub-sampled to *max_points* (pairs grow quadratically). ★The
dominant error is not the sub-sampling but the radius window: the
default range is the 1st-25th percentile of pair distances, and on a *bounded*
set its upper end runs into the boundary, where `C(r)` saturates and flattens
the slope. Measured on a unit square (true D = 2): 1.879 with the default
window and 1.873 / 1.879 / 1.871 at 400 / 1,500 / 3,000 points —— more points
do not help; narrowing the window to `r_lo=0.01, r_hi=0.1` gives 1.947
and `0.002 / 0.05` gives 2.050. Pass *r_lo* / *r_hi* explicitly when the
answer matters, and report the window with the number.
mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• **complex 입력은 ValueError** —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.
• **masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError** —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.
• **NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).
• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).
• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.
• 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.
• poc_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py
measurement 를 입력으로 받는 것)—
dynsys)ode_flow_states · ode_vector_field_grid · dynsys_poincare_section · dynsys_lyapunov_spectrum · dynsys_bifurcation_map
*Provenance: mathops.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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