dynsys op• Data kinds: कोई नहीं → flow2d (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ode_vector_field_grid(system='rossler', params=None, bounds=(-10.0, 10.0, -10.0, 10.0), shape=(64, 64), plane='xy', offset=0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.ode_vector_field_grid(system='rossler', params=None, bounds=(-10.0, 10.0, -10.0, 10.0), shape=(64, 64), plane='xy', offset=0.0), registry से लेना हो तो opsmath.get("ode_vector_field_grid"))
नाम वाले field को grid पर sample करता है — एक flow2d जिसे मौजूदा viewers लेते हैं।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Returns (2, H, W) with components (dy, dx) — the library's flow2d layout — so the existing flow2d viewers render it with no new drawing code: piv_flow_to_rgbimage (colour wheel), piv_flow_magnitude and piv_line_integral_convolution (texture along the flow), piv_quiver (arrows) and piv_streamline_image / piv_streamlines (evenly spaced streamlines). (★2026-10-03: this docstring used to name "quiver, streamlines, flow_magnitude" before any quiver or streamline op existed; they were added the same day. fs.flow_magnitude takes two components, not a flow2d array.) For a 3-D system, *plane* picks the slice (xy / xz / yz) and *offset* fixes the third coordinate.
★Why this earns its place: it is the bridge that keeps this family from growing its own renderer. The vectors are the same _dyn_derivative the integrator uses, so what you see is what gets integrated.
★The layout is channel-first, not the (H, W, 2) that reads more naturally here: flow2d is an existing type with an existing predicate and existing consumers, and a row that declares flow2d while returning the transpose is a type lie the fuzzer catches (it did —— 2026-09-23). Row 0 is the top (the image convention), so the vertical component is negated to match what the viewer draws.
Raises ValueError: unknown system or plane; a grid over the cap; non-finite bounds; a degenerate window.
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।
• poc_what_a_picture_cannot_check — py -3.11 examples/poc_what_a_picture_cannot_check.py
flow2d को input के रूप में लेते हैं)—
dynsys)ode_flow_states · dynsys_poincare_section · dynsys_lyapunov_spectrum · dynsys_bifurcation_map · dynsys_correlation_dimension
*Provenance: mathops.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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