braidpath op• 데이터 종류: signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_artin_images(word, n_strands)(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.braid_artin_images(word, n_strands), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("braid_artin_images"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
브레이드의 Artin 표현: 자유군 F_n 의 생성원 x₁..xₙ 의 상(자유 축약한 단어).
σᵢ: xᵢ ↦ xᵢ xᵢ₊₁ xᵢ⁻¹, xᵢ₊₁ ↦ xᵢ, 나머지는 움직이지 않는다. 단어 w = σ_{i1} σ_{i2} … 의 상은 왼쪽부터 차례로 대입하여 만든다. 이 표현은 충실(Artin 1925)하므로 상이 모두 일치 ⇔ 같은 브레이드. 자유 축약만 쓰는 엄밀한 판정으로, Dynnikov 좌표와독립적으로 “같다”를 확인하는 두 번째 구현이 된다. 상의 길이는 단어 길이에 대해 지수적으로 늘어날 수 있으므로 MAX_WORD 문자에서 멈춘다(RuntimeError). ★상한은 인자로 두지 않는다: 답을 바꾸지 않는 중단은 “효과 없는 노브”가 된다(2026-10-23). 빈 입력(word 가 0 요소)은 항등 사상의 상을 반환한다(이유: 빈 단어는 항등원이며, 상은 각 xₖ 그 자체).
Returns: dict images(길이 n 의 list, 각 요소는 부호 있는 정수의 list 이며 ±k = x_k^(±1)), lengths, identity (모두 xₖ 그 자체인지).
• 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.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
braidpath)braid_from_trajectories · braid_reduce · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding · homotopy_shortest_paths
*Provenance: braidpath.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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