tokens_to_matrix — REPRCONV `exit` op

• Datenarten: tokens → matrix

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

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Eine Token-Folge tokens (T, d) → eine allgemeine Matrix matrix (T, d). Der Ausgang aus tokens.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

中身は変えない(写しを返す)。tokens を matrix と分けてあるのは、入る側で転置した (d, T) が黙って通るのを防ぐため(opsllmcore の docstring)で、出る側は一般の行列として扱ってよい —— SVD・条件数・ノルムなど matrix の op がそのまま掛かる(例: 注意の出力の実効次数を mat_cond で見る)。逆向き(matrix → tokens)は軸の順を確かめようがないので作らない。

Args:

tokens: (T, d) の有限な実数列。

Returns:

(T, d) float64。

Raises:

ValueError: 2-D でない / 非有限 / 空。

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)

• type_connectivity_tour — py -3.11 examples/type_connectivity_tour.py

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

matrix_to_descriptor · matrix_to_angle · matrix_to_rot_scale

Gleiche Kategorie (`exit`)

pose_to_matrix · pairs_peak_x

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

tokens_to_matrix — REPRCONV exit op