geometry op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.nurbs_surface(control_net, weights=None, *, degree=(3, 3), knots_u=None, knots_v=None, n=(48, 48)) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import mathgeometry; mathgeometry.nurbs_surface(control_net, weights=None, *, degree=(3, 3), knots_u=None, knots_v=None, n=(48, 48)) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsmath.get("nurbs_surface"))
NURBS surface (tensor product) evaluate करता है।
Args:
control_net: (mu, mv, 3) control net।
weights: (mu, mv) धनात्मक weights (छोड़ने पर सभी 1)।
degree: (p, q)। knots_u, knots_v: हर दिशा के knot vectors (छोड़ने पर clamped uniform)।
n: evaluation points का (nu, nv) grid।
Returns:
points (nu, nv, 3), mesh = (V, F) triangle mesh (geodesic_heat आदि को जैसा है वैसा दिया जा सकता है), u, v, knots_u, knots_v, weights।
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।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
geometry)mesh_euler_characteristic · angle_defect · delaunay_triangulate · geodesic_heat · geodesic_heat_grid · mesh_torus · nurbs_curve · nurbs_circle
*Provenance: mathgeometry.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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