cscalar_to_polar — REPRCONV `algebra` op

• Datenarten: cscalar → pairs

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.cscalar_to_polar(cscalar) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.cscalar_to_polar(cscalar); aus dem Register: opsreprconv.get("cscalar_to_polar"))

Verwendung

Komplexer Skalar → Polarform pairs (1,2) = [|z|, arg z [Grad]]. Der Ausgang aus cscalar.

Der komplexe Skalar, den cplx_contour_integral / cplx_cauchy_value liefern, hat einen eigenen Typ, weil er, in measurement (nur reelle Skalare) gemischt, nachgelagert mit einem rohen TypeError abstürzen würde. Als Paar in Polarform lässt er sich an das 1-D-Vokabular übergeben.

Der Winkel ist in Grad. Hin- und Rückweg mit polar_to_cscalar gemessen max|Δ| = 8.9e-16.

Args:

cscalar: complex (oder komplexes 0-d-Array).

Returns:

(1, 2) float64.

Raises:

ValueError: kein komplexer Skalar / nicht endlich.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `pairs` als Eingabe)

angles_to_normals · shape_index_to_curvature · pairs_to_signal · pairs_to_image2d · pairs_to_table · polar_to_cscalar

Gleiche Kategorie (`algebra`)

angle_to_matrix · matrix_to_angle · rot_scale_to_matrix · matrix_to_rot_scale · shift_to_vector · vector_to_shift · polar_to_cscalar · countrate_to_counts

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cscalar_to_polar — REPRCONV algebra op