braidpath op• Datenarten: signal × signal × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov') (die Implementierung direkt: import braidpath; braidpath.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov'); aus dem Register: opsdrive.get("braid_equivalent"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Ob zwei Zopfwörter denselben Zopf darstellen (allein durch die Relationen ineinander überführbar sind).
method: "dynnikov" (Koordinaten vergleichen, schnell) / "handle" (a b⁻¹ per Henkelreduktion reduzieren und auf Leere prüfen) / "artin" (Bilder in der freien Gruppe vergleichen) / "all" (alle drei berechnen; bei Abweichung RuntimeError —— Prüfung der Implementierung).
Returns: dict equal, method, key_a / key_b (Dynnikov-Schlüssel), reduced_quotient (Reduktion von a b⁻¹, bei handle / all).
Eine leere Eingabe (word_a mit 0 Elementen) liefert die Antwort des Vergleichs mit dem trivialen Zopf (Grund: Das leere Wort ist das neutrale Element und ein gültiger Zopf).
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
braidpath)braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · homotopy_class_compare · pairwise_winding · homotopy_shortest_paths
*Provenance: braidpath.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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