wasserstein_1d — COLORTRANSPORT `transport` op

• 데이터 종류: signal × signal → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.wasserstein_1d(u_values, v_values, p=1, u_weights=None, v_weights=None)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.wasserstein_1d(u_values, v_values, p=1, u_weights=None, v_weights=None), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("wasserstein_1d"))

사용법

1 차원 p-바서슈타인 거리. 엄밀해.

1차원에서는 최적 수송에 닫힌 형태가 있어, 누적 분포의 역함수끼리의 L^p 거리가 된다 -- 반복도 근사도 필요 없다. 전수 할당 문제(scipy.optimize.linear_sum_assignment)와 엄밀히 일치하는 것을테스트로 고정해 두었다.

Parameters

u_values, v_values : array_like

표본(1차원으로 펴진다). 길이는 달라도 된다.

p : float

차수. p=1이 Earth Mover 거리, p=2가 2-Wasserstein.

u_weights, v_weights : array_like, optional

표본별 가중치(합은 내부에서 1로 정규화한다).

Returns

float

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

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)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

• poc_physarum_transport — py -3.11 examples/poc_physarum_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`transport`)

transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

wasserstein_1d — COLORTRANSPORT transport op

사용법