ozaki op• Data kinds: matrix × matrix → matrix
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.matmul_ozaki(A, B, n_slices=None, scheme: 'str' = 'ozaki1', tol: 'float' = 1.1102230246251565e-16, on_insufficient: 'str' = 'raise', return_info: 'bool' = False) (implementation को सीधे call करना हो तो import ozakimm; ozakimm.matmul_ozaki(A, B, n_slices=None, scheme: 'str' = 'ozaki1', tol: 'float' = 1.1102230246251565e-16, on_insufficient: 'str' = 'raise', return_info: 'bool' = False), registry से लेना हो तो opsdrive.get("matmul_ozaki"))
FP64 सटीकता वाला matrix गुणनफल A @ B exact low-precision आंशिक गुणनफलों से बनाता है (Ozaki-I / Ozaki-II)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
scheme="ozaki1": n_slices 枚に切る(積 n(n+1)/2 回)。n_slices=None なら、誤差の保証上界が tol · (|A||B|)_ij 以下になる最少の枚数を自動で選ぶ(1〜16 枚)。届かなければ on_insufficient="raise" で ValueError、"fallback" で普通の float64 の積を返す(この場合だけ再現性の約束は外れる。return_info=True の fallback で分かる)。scheme="ozaki2": 法の数を n_slices(2〜20)で必ず指定する(積 n 回)。自動の選択は無い。return_info=True で (C, info)(n_slices・n_products・scheme・fallback)。
どちらの方式も、同じ入力なら内側の並べ替え・BLAS のスレッド数に依らず同じビット。CPU では DGEMM より 1〜2 桁遅い(module の docstring の使い分けを参照)。
• 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।
• poc_reproducible_icp — py -3.11 examples/poc_reproducible_icp.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume
ozaki)matmul_reproducible · ozaki_error_bound · cross_covariance_reproducible · kabsch_reproducible · fp64_emulation_probe
*Provenance: ozakimm.py — DRIVE 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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