braid_equivalent — DRIVE braidpath op

• データ種: signal × signal × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov') (実装を直接呼ぶなら import braidpath; braidpath.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov')、台帳から引くなら opsdrive.get("braid_equivalent"))

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

2 つの組紐語が同じ組紐か(関係式だけで移り合うか)。

method: "dynnikov"(座標を比べる、速い)/ "handle"(a b⁻¹ を取っ手簡約して空か)/ "artin"(自由群の像を比べる)/ "all"(3 つとも計算し、食い違えば RuntimeError —— 実装の検査)。

Returns: dict equal、method、key_a / key_b(Dynnikov の鍵)、reduced_quotient(a b⁻¹ の簡約、handle / all のとき)。

空の入力(word_a が 0 要素)は自明な組紐との比較の答えを返す(理由: 空の語は単位元で、正しい組紐)。

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)

• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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