typed op• Data kinds: matrix → feature
• Call: fullseye.apply(img, "tb_mat_cond", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_mat_cond: stages का figure (docs site)
Spectral (2-norm) condition number s_max / s_min — पूरे linalg family का numerical canary।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
cond == 1 for an orthogonal/orthonormal matrix (the best possible); inf (returned, not raised — the question "how conditioned is it?" has that honest answer) for an exactly singular one. A solve against *A* loses roughly log10(cond(A)) significant digits (Golub & Van Loan §2.6):
• cond ~ 1e3 — comfortable, ~13 digits survive.
• cond ~ 1e8 — half the digits are gone; residuals may still look small while parameters are off.
• cond > 1e12 — do not trust mat_solve here: at best ~3 digits remain. Rescale/centre the problem, or switch to mat_lstsq / mat_pinv with an honest rcond.
Defined for any rectangular (m, n) matrix (via its singular values).
HALCON: no direct operator (combine norm_matrix of *A* and of its inverse).
Typed bridge of the math op mat_cond into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b are unused.
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_matrix 0.50 0.50 tb_mat_cond 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op mat_cond को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
feature को input के रूप में लेते हैं)typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 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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