mat_pinv — MATH `linalg` op

• データ種: matrix → matrix

• 呼び出し: import mathops; mathops.mat_pinv(a, rcond=1e-12) (または opsmath.get("mat_pinv"))

使い方

Moore-Penrose pseudo-inverse via SVD, with the cutoff explicit.

Singular values below `rcond * s_max` are treated as zero — that cutoff

*is* the regularisation, so it is a named, documented parameter here

(default `1e-12`) rather than a hidden library default: raising it

discards noisy directions (stabler, more biased), lowering it keeps them

(exact for well-conditioned *A*, explosive near rank deficiency).

Works for any `(m, n): pinv(A) @ b` is the least-squares solution for

`m > n and the minimum-norm solution for m < n`.

HALCON: no direct operator — HALCON reaches the same result through

`svd_matrix` + reciprocal singular values.

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

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。

詳しい使い方ガイド

• math_metrology ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py

型が繋がる次の op(`matrix` を入力に取れる)

mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · mat_cond · stat_covariance · stat_correlation

同カテゴリ(`linalg`)

mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · 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)。*

mat_pinv — MATH linalg op

使い方