apply_transport — COLORTRANSPORT `plan_use` op

• 데이터 종류: transport_plan × signal → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.apply_transport(plan, target_values)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.apply_transport(plan, target_values), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("apply_transport"))

사용법

수송 계획으로 target_values 를 원래 점으로 되끌어옵니다(무게중심 사상).

각 행(보내는 쪽)에 대해, 나른 질량으로 가중한 행선지 값의 평균을 반환한다. 이것이 "계획을 써서 그림을 고치는" 입구 -- 계획을 만들기만 하고 쓸 데가 없으면, sinkhorn의 출력은 대장의 막다른 골목이 된다(이 repo가 반복해서 밟아 온 "입구는 있지만 소비 op가 없는 유형"의 형태).

질량 0인 행은 행선지가 없다 -- 0으로 채우면 "검은 화소"가 말없이 섞이므로 ValueError.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

같은 카테고리(`plan_use`)

transport_cost

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

apply_transport — COLORTRANSPORT plan_use op

사용법