aic_from_rss — DRIVE ball op

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

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.aic_from_rss(rss: 'float', n: 'int', k: 'int') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import ballistics; ballistics.aic_from_rss(rss: 'float', n: 'int', k: 'int') -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("aic_from_rss"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

최소제곱의 잔차 제곱합에서 아카이케 정보량 기준 AIC = n ln(RSS/n) + 2k(가우스 잡음, 분산은 최대우도로 추정, 상수항은 버림). 같은 데이터에 맞춘 모형끼리의 차에만 의미가 있습니다(절대값은 척도와 n에 의존). n ≤ k·RSS ≤ 0·비유한 값은 ValueError(RSS = 0은 AIC = −∞로 모형 선택의 물음이 서지 않음).

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_video_physics_consistency — py -3.11 examples/poc_video_physics_consistency.py

타입이 이어지는 다음 연산자(scalar 를 입력으로 받는 것)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

같은 카테고리(ball)

ball_params · impact_params · flight_vacuum · flight_ode · flight_simulate · flight_state_at · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere

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

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