transport op• Data kinds: signal × signal → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.wasserstein_1d(u_values, v_values, p=1, u_weights=None, v_weights=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.wasserstein_1d(u_values, v_values, p=1, u_weights=None, v_weights=None), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("wasserstein_1d"))
1-D p-Wasserstein दूरी। exact हल।
1 आयाम में optimal transport का closed form होता है: cumulative distribution के inverse functions के बीच की L^p दूरी -- न iteration चाहिए न approximation। brute-force assignment problem (scipy.optimize.linear_sum_assignment) से ठीक मेल खाना test से fix किया गया है।
u_values, v_values : array_like
samples (1 आयाम में flatten किए जाते हैं)। लंबाई अलग हो सकती है।
p : float
order। p=1 Earth Mover दूरी है, p=2 2-Wasserstein।
u_weights, v_weights : array_like, optional
हर sample का weight (अंदर ही योग 1 पर normalise होता है)।
float
• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
• poc_physarum_transport — py -3.11 examples/poc_physarum_transport.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)—
transport)transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence
*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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