braidpath op• 데이터 종류: signal × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.dynnikov_coordinates(word, n_strands)(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.dynnikov_coordinates(word, n_strands), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("dynnikov_coordinates"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
표준 곡선도 E = (0, …, 0; −1, …, −1) 에 브레이드를 작용시킨 Dynnikov 좌표(정수, 넘치지 않음).
n 가닥에 오른쪽 끝의 구멍 1 개를 더한 n + 1 개 구멍의 원판에서 취한다(a, b 모두 길이 n − 1). 이 작용은 충실하므로 좌표가 같음 ⇔ 같은 브레이드. 1 문자당 상수 번의 가감산과 max / min 뿐이어서, 단어 길이에 비례하는 시간으로 끝난다(핸들 축약이나 자유군의 상과 달리 부풀지 않는다 —— 수가 커질 뿐이며, Python 의 정수는 넘치지 않는다).
Returns: dict a, b(int 의 list), key(a + b 의 tuple, 류의 키로 사용), n_strands, n_punctures, max_abs(좌표의 최대 절댓값), bits.
빈 입력(word 가 0 요소)은 표준 곡선도의 좌표를 반환한다(이유: 빈 단어는 항등원이며, 곡선도를 움직이지 않는다).
• 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.
• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py
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 · braid_artin_images · 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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