perpetual op• Datenarten: keine → rgb (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.perpetual_reaction_diffusion(size: 'int' = 220, steps: 'int' = 1600, feed: 'float' = 0.037, kill: 'float' = 0.06, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import perpetual; perpetual.perpetual_reaction_diffusion(size: 'int' = 220, steps: 'int' = 1600, feed: 'float' = 0.037, kill: 'float' = 0.06, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsgenerative.get("perpetual_reaction_diffusion"))
Gray-Scott-Reaktions-Diffusion — Muster entstehen, teilen sich und vermehren sich fortwährend.
Invariante: bei Zufuhr und Abbau gleich 0 (feed = kill = 0) bleibt die Gesamtmenge exakt erhalten -- denn Diffusion ist Umverteilung, keine Erzeugung. Ist das numerische Verfahren kaputt, bricht es hier zuerst zusammen (perpetual_identities).
• Leitfaden zur Familie generative_art
• 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.
• poc_illusions_and_perpetual_drawing — py -3.11 examples/poc_illusions_and_perpetual_drawing.py
rgb als Eingabe)—
perpetual)perpetual_ten_print · perpetual_truchet · perpetual_elementary_ca · perpetual_langtons_ant · perpetual_chaos_game · perpetual_apollonian · perpetual_harmonograph · perpetual_ifs_attractor
*Provenance: perpetual.py — GENERATIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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