braidpath op• 데이터 종류: signal × scalar → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.braid_reduce(word, n_strands)(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.braid_reduce(word, n_strands), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("braid_reduce"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
브레이드 단어를 Dehornoy 핸들 축약으로 축약한다. 빈 단어가 반환됨 ⇔ 자명한 브레이드(같은 류).
핸들 = σⱼ^e u σⱼ^(−e)(u 에 σⱼ^(±1), σⱼ₋₁^(±1) 이 없음). u 안의 σⱼ₊₁^d 를 σⱼ₊₁^(−e) σⱼ^d σⱼ₊₁^e 로 바꾸고, 바깥쪽 2 문자를 지운다(관계식만 쓰므로 브레이드는 바뀌지 않는다). 왼쪽에서 처음으로 닫히는 핸들을 고른다 —— 그 안에는 다른 핸들이없으므로 Dehornoy 의 의미에서 허용되며, 유한 번에 멈춘다. 반환된 단어는 핸들을 갖지 않으며, 비어 있지 않으면 나타나는 최소 첨자의문자의 부호가 같다(σ 양 / σ 음).
빈 입력(word 가 0 요소)은 빈 단어를 반환한다(이유: 빈 단어는 항등원 = 어느 가닥도 교차하지 않는 자명한 브레이드이며, 올바른 답).
Returns: int 의 1-D 배열(축약한 단어).
Raises: ValueError(첨자가 범위 밖, 0), RuntimeError(단어가 MAX_WORD 를 넘어 부풀었다).
• 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_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py
signal 를 입력으로 받는 것)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
braidpath)braid_from_trajectories · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding · homotopy_shortest_paths
*Provenance: braidpath.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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