dynsys op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ode_flow_states(system='lorenz', params=None, x0=None, t_end=40.0, dt=0.005, method='rk4')(구현을 직접 호출하려면 import mathops; mathops.ode_flow_states(system='lorenz', params=None, x0=None, t_end=40.0, dt=0.005, method='rk4'), 원장에서 가져오려면 opsmath.get("ode_flow_states"))
이름으로 부른 벡터장을 적분한다 —— 궤적과, 치른 만큼의 차수。
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Explicit Runge-Kutta on one of the named systems (lorenz, rossler, harmonic, linear). method="rk4" is the classical 4th-order step; method="euler" is there as a control group — the same picture comes out of both, and only the error tells them apart.
★Why the field is a name, not a function: the typed ledger registers inputs by sort and the chain fuzzer builds arguments from data, so a callable can never be reached from there. A name (or, for linear, the matrix itself in params) keeps every op in this family reachable from the ledger.
★Why this earns its place: for system="linear" the exact solution is expm(A t) x0, so the error is known in closed form — and halving dt divides it by 16, which is what "4th order" means. A drawing of an attractor cannot be checked; this can.
system : str
One of DYNSYS_SYSTEMS.
params : floats or None
System parameters (defaults in DYNSYS_SYSTEMS). For linear this is
the matrix A in row-major order (n*n numbers).
x0 : floats or None
Initial state (default: a point on the attractor / unit first coordinate).
t_end, dt : float
Integration window and step. t_end / dt must stay under 4,000,000.
method : "rk4" | "euler"
Returns a states table: t (S,) and x (S, n).
Raises ValueError: unknown system or method; wrong parameter count; non-finite input; dt not positive; a step count over the cap; a trajectory that left float range (the field diverged — reported, never silently clipped).
HALCON: no operator.
mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• complex 입력은 ValueError —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.
• masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.
• NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).
• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).
• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
dynsys)ode_vector_field_grid · dynsys_poincare_section · dynsys_lyapunov_spectrum · dynsys_bifurcation_map · dynsys_correlation_dimension
*Provenance: mathops.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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