linalg op• データ種: matrix × signal → table
• 呼び出し: import mathops; mathops.mat_lstsq(a, b, rcond=None) (または opsmath.get("mat_lstsq"))
優決定系 `A x ≈ b の最小二乗解(LAPACK gelsd`、SVD 基盤)。
> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。
*a* is `(m, n) with m >= n` (at least as many equations as unknowns;
an under-determined system is refused — its minimum-norm answer is a
different question, ask :func:mat_pinv). *b* is `(m,) or (m, k)`.
*rcond* is the singular-value cutoff relative to the largest (`None` =
numpy's machine-precision default); singular values below it are treated
as zero, which is what keeps a noisy rank-deficient fit stable.
Returns a dict — the fit and its honesty telemetry together:
`x solution (n,) or (n, k) · residual_ss` sum of squared
residuals `||b - A x||² (float, or (k,)` per column — computed
explicitly, so it is present even when the matrix is rank-deficient) ·
`rank effective rank at *rcond* · singular_values` of *A*
(descending). `rank < n` means the data does not determine every
parameter — report that, don't hide it.
HALCON: `solve_matrix` on a non-square system (same normal-equation
machinery behind `vector_to_hom_mat2d` and friends).
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。
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
table を入力に取れる)—
linalg)mat_solve · mat_svd · mat_eigh · mat_pinv · mat_cond
*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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