ode_flow_states — MATH `dynsys` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ode_flow_states(system='lorenz', params=None, x0=None, t_end=40.0, dt=0.005, method='rk4')(구현을 직접 호출하려면 import mathops; mathops.ode_flow_states(system='lorenz', params=None, x0=None, t_end=40.0, dt=0.005, method='rk4'), 원장에서 가져오려면 opsmath.get("ode_flow_states"))

사용법

이름으로 부른 벡터장을 적분한다 —— 궤적과, 치른 만큼의 차수。

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

Explicit Runge-Kutta on one of the named systems (`lorenz, rossler`,

`harmonic, linear). method="rk4"` is the classical 4th-order step;

`method="euler"` is there as a control group — the same picture comes out

of both, and only the error tells them apart.

★Why the field is a name, not a function: the typed ledger registers inputs

by sort and the chain fuzzer builds arguments from data, so a callable can

never be reached from there. A name (or, for `linear`, the matrix itself in

`params`) keeps every op in this family reachable from the ledger.

★Why this earns its place: for `system="linear"` the exact solution is

`expm(A t) x0, so the error is known in closed form — and halving dt`

divides it by 16, which is what "4th order" means. A drawing of an

attractor cannot be checked; this can.

Parameters

----------

system : str

One of `DYNSYS_SYSTEMS`.

params : floats or None

System parameters (defaults in `DYNSYS_SYSTEMS). For linear` this is

the matrix `A in row-major order (n*n` numbers).

x0 : floats or None

Initial state (default: a point on the attractor / unit first coordinate).

t_end, dt : float

Integration window and step. `t_end / dt` must stay under 4,000,000.

method : "rk4" | "euler"

Returns a `states table: t (S,) and x` (S, n).

Raises `ValueError`: unknown system or method; wrong parameter count;

non-finite input; `dt` not positive; a step count over the cap; a trajectory

that left float range (the field diverged — reported, never silently clipped).

HALCON: no operator.

패밀리 공통 입력 계약(fail-closed)

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.

자세한 사용 가이드

• math_metrology 패밀리 가이드

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_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

dynsys_poincare_section

같은 카테고리(`dynsys`)

ode_vector_field_grid · dynsys_poincare_section · dynsys_lyapunov_spectrum · dynsys_bifurcation_map · dynsys_correlation_dimension

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

ode_flow_states — MATH dynsys op

사용법