braid_equivalent — DRIVE braidpath op

• 데이터 종류: signal × signal × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov')(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov'), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("braid_equivalent"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

두 브레이드 단어가 같은 브레이드인지(관계식만으로 서로 옮겨 갈 수 있는지).

method: "dynnikov"(좌표를 비교, 빠름) / "handle"(a b⁻¹ 를 핸들 축약하여 비었는지) / "artin"(자유군의 상을비교) / "all"(세 가지 모두 계산하고, 어긋나면 RuntimeError —— 구현의 검사).

Returns: dict equal, method, key_a / key_b(Dynnikov 의 키), reduced_quotient(a b⁻¹ 의 축약, handle / all 일 때).

빈 입력(word_a 가 0 요소)은 자명한 브레이드와 비교한 답을 반환한다(이유: 빈 단어는 항등원이며, 올바른 브레이드).

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_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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