braidpath op• Data kinds: signal × signal × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov') (implementation को सीधे call करना हो तो import braidpath; braidpath.braid_equivalent(word_a, word_b, n_strands, method='dynnikov'), registry से लेना हो तो opsdrive.get("braid_equivalent"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
क्या दो braid words एक ही braid हैं (केवल relations से एक-दूसरे में बदले जा सकते हैं)।
method: "dynnikov" (coordinates की तुलना, तेज़) / "handle" (a b⁻¹ का handle reduction करके देखना कि खाली है या नहीं) / "artin" (free group की images की तुलना) / "all" (तीनों की गणना, असहमति हो तो RuntimeError —— implementation की जाँच)।
Returns: dict equal, method, key_a / key_b (Dynnikov keys), reduced_quotient (a b⁻¹ का reduction, handle / all के समय)।
खाली input (word_a में 0 elements) पर trivial braid से तुलना का उत्तर लौटता है (कारण: खाली word identity है, और एक सही braid है)।
• 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_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
braidpath)braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · homotopy_class_compare · pairwise_winding · homotopy_shortest_paths
*Provenance: braidpath.py — DRIVE 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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