low_discrepancy — MATH numerics op

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

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.low_discrepancy(n: 'int', dim: 'int' = 2, kind: 'str' = 'halton', *, skip: 'int' = 0, seed: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import mathnumerics; mathnumerics.low_discrepancy(n: 'int', dim: 'int' = 2, kind: 'str' = 'halton', *, skip: 'int' = 0, seed: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsmath.get("low_discrepancy"))

उपयोग

[0, 1)^dim में low-discrepancy point sequence (n, dim)।

• "halton" —— हर coordinate के लिए अलग prime base वाले van der Corput sequences (अपना implementation, deterministic)। skip points छोड़ता है (शुरुआती 0 से बचने के लिए 1)। सावधान: ऊँची dimensions (लगभग > 8) में coordinates के बीच धारियाँ दिखती हैं।

• "sobol" —— scipy.stats.qmc.Sobol (seed दिया हो तो scrambled)। n के लिए 2 की घात सबसे अच्छी है।

• "random" —— तुलना के लिए uniform random संख्याएँ (seed आवश्यक, reproducibility के लिए)।

Gate: smooth functions के लिए integration error, random के N^{−1/2} से तेज़ घटती है / star discrepancy, random से छोटी है।

पूरी family का input contract (fail-closed)

mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):

• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।

• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।

• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।

• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।

• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।

उपयोग की विस्तृत guide

• math_metrology 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)

• numerics_tour — py -3.11 examples/numerics_tour.py

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

mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · mat_pinv · mat_cond · mat_lu · mat_qr

इसी category के (numerics)

erf · erfc · bessel · gauss_quadrature · gauss_cubature · chebyshev_coeffs_nd · chebyshev_eval_nd · chebyshev_nodes

*Provenance: mathnumerics.py — MATH 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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