sinkhorn_distance — COLORTRANSPORT `transport` op

• Datenarten: signal × signal × matrix → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw) (die Implementierung direkt: import colortransport; colortransport.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw); aus dem Register: opscolortransport.get("sinkhorn_distance"))

Verwendung

Die regularisierten Transportkosten <plan, cost>. Keine echte Metrik.

Durch die Regularisierung ist es systematisch verzerrt, daher ist selbst der "Abstand" zu sich selbst nicht 0 (die Größe dieser Abweichung ist in den Tests als Messwert festgehalten). Wird in 1 Dimension Exaktheit gebraucht, wasserstein_1d.

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• colorimetry — Farbmetrik und Spektren — Farbe ist nur durch Spektrum × Lichtart × Beobachter bestimmt

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`transport`)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sinkhorn_distance — COLORTRANSPORT transport op