transport op• 데이터 종류: signal × signal → transport_plan
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.transport_plan_1d(u_values, v_values)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.transport_plan_1d(u_values, v_values), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("transport_plan_1d"))
1 차원 엄밀 수송 계획(북서 모서리 규칙). (n, m) 질량 행렬을 돌려줍니다.
행 합이 1/n, 열 합이 1/m이 된다 -- 이것은 구성상 엄밀하며, 수치 오차 이외로 어긋나는 일은 없다(테스트로 고정).
절차: u(n개)와 v(m개)를 각각 오름차순으로 늘어놓고, 작은 쪽부터차례로 질량 min(남은 u, 남은 v)를 할당한다(단조 결합). 각 표본의 질량은똑같이 1/n, 1/m(가중은 받지 않음). 1차원에서는 거리의 볼록 함수를비용으로 하는 한 이 단조 결합이 최적해이므로, wasserstein_1d와 같은수송을 "어느 표본이 어디로 가는가"의 행렬로 얻을 수 있다.
• u_values, v_values: 1차원으로 편다(ravel). 길이는 달라도 된다. 비어 있으면 MetricContractError. 유한성은 검사하지 않는다(NaN은 정렬로 끝으로돌아가, 말없이 결합된다).
• 반환값: (n, m)의 float64(transport_plan 형). plan[i, j]는 입력의원래 순서에서 u[i]로부터 v[j]로 나르는 질량. 비영 요소는 많아야 n + m - 1개. n == m이면 치환 행렬 / n(일대일 대응).
• 계산량은 O((n + m) log)의 정렬 + O(n + m)의 주사이지만, 반환하는 행렬은 n × m의 밀집 행렬이므로 화소 수 규모의 표본에는 맞지 않는다(그 경우는 histogram_match 또는 sinkhorn).
apply_transport(plan, v)로 u 쪽 각 표본의 행선지 값(무게중심)을, transport_cost(plan, cost)로 총비용을 얻는다.
• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다
• 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.
• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
transport_plan 를 입력으로 받는 것)transport_cost · apply_transport
transport)wasserstein_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence
*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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