mat_svd — MATH `linalg` op

• データ種: matrix → table

• 呼び出し: import mathops; mathops.mat_svd(a, full_matrices=False) (または opsmath.get("mat_svd"))

使い方

Singular value decomposition `A = U @ diag(s) @ Vt (LAPACK gesdd`).

Returns `(U, s, Vt) with s` descending and non-negative. With the

default `full_matrices=False the *thin* SVD is returned (U` is

`(m, r), Vt is (r, n), r = min(m, n)`) — enough to

reconstruct `A exactly and what every rank/PCA use wants; pass True`

for the full orthogonal bases.

Sign trap (honest): each singular-vector pair `(u_i, v_i)` is defined

only up to a simultaneous sign flip, and vectors within a *degenerate*

(equal-`s) block only up to rotation. Assert on s`, on

`U diag(s) Vt, or on projectors — never on raw U/Vt` entries.

HALCON: `svd_matrix`.

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(`table` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`linalg`)

mat_solve · mat_lstsq · 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)。*

mat_svd — MATH linalg op

使い方