sinkhorn_distance — COLORTRANSPORT transport op

• Data kinds: signal × signal × matrix → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.sinkhorn_distance(a, b, cost, reg=0.05, **kw), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("sinkhorn_distance"))

उपयोग

regularised transport cost <plan, cost>। यह exact दूरी नहीं है।

regularisation के कारण इसमें व्यवस्थित bias होता है, इसलिए स्वयं से "दूरी" भी 0 नहीं होती (उस अंतर का माप tests में दर्ज है)। 1 आयाम में exact मान चाहिए तो wasserstein_1d।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (scalar को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (transport)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_divergence

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 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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