construct op• データ種: なし → measurement(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ifs_similarity_dimension(preset='sierpinski', maps=None, tol=1e-13) (実装を直接呼ぶなら import mathops; mathops.ifs_similarity_dimension(preset='sierpinski', maps=None, tol=1e-13)、台帳から引くなら opsmath.get("ifs_similarity_dimension"))
Moran's equation `sum(r_i**d) = 1 solved for d` — from the maps alone.
The similarity dimension of a self-similar set, computed before anything
is drawn. Valid when the pieces overlap only on a set of measure zero (the
open set condition); affine maps that are not similarities (the fern) have
no single ratio, so this raises rather than returning a number that looks
right (measured: the fern's four maps have singular-value ratios from 0.16
to 0.85, so no `r_i` exists).
mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• **complex 入力は ValueError** — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• **masked array(masked 要素あり)は ValueError** — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• **NaN/Inf は全入力で ValueError**(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。
• 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。
• poc_theorems_as_pictures — py -3.11 examples/poc_theorems_as_pictures.py
measurement を入力に取れる)—
construct)circle_packing_apollonian · ford_circles · phyllotaxis_pattern · neighbour_index_gaps · ifs_fractal · space_filling_curve · curve_locality
*Provenance: mathops.py — MATH 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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