perpetual_reaction_diffusion — GENERATIVE `perpetual` op

• Data kinds: कोई नहीं → rgb (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("perpetual_reaction_diffusion"))

उपयोग

Gray–Scott reaction-diffusion — pattern बनते हैं, बँटते हैं और बढ़ते रहते हैं।

invariant: feed और kill दोनों 0 हों (feed = kill = 0) तो कुल मात्रा ठीक-ठीक संरक्षित रहती है -- क्योंकि diffusion पुनर्वितरण है, उत्पादन नहीं। numerical method टूटी हो, तो सबसे पहले यहीं गड़बड़ होती है (perpetual_identities)।

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_illusions_and_perpetual_drawing — py -3.11 examples/poc_illusions_and_perpetual_drawing.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`rgb` को input के रूप में लेते हैं)

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इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

perpetual_reaction_diffusion — GENERATIVE perpetual op