perpetual_chaos_game — GENERATIVE `perpetual` op

• 데이터 종류: 없음 → rgb(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.perpetual_chaos_game(points: 'int' = 400000, size: 'int' = 520, seed: 'int' = 0, vertices: 'int' = 3, ratio: 'float' = 0.5, sub: 'int' = 2) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import perpetual; perpetual.perpetual_chaos_game(points: 'int' = 400000, size: 'int' = 520, seed: 'int' = 0, vertices: 'int' = 3, ratio: 'float' = 0.5, sub: 'int' = 2) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsgenerative.get("perpetual_chaos_game"))

사용법

카오스 게임 — 주사위를 굴려 매번 절반씩 다가가기만 해도 시에르핀스키 삼각형이 나온다.

불변량: 3 꼭짓점, 비 1/2인 끌개의 상자 세기 차원은 log3/log2 = 1.5850.

★그리는 방식이 잴 수 있는 참값을 바꾼다. 같은 점열이라도, 잘라 버리고 쌓은 그림에서 잰차원은 참값에서 −0.032 어긋나는데, 쌍선형 + asinh로 그리면 −0.0030 -- 10배 정확해진다(임계값 0.1, 실측). 농담은 장식이 아니다.

자세한 사용 가이드

• generative_art 패밀리 가이드

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)

• poc_illusions_and_perpetual_drawing — py -3.11 examples/poc_illusions_and_perpetual_drawing.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`rgb` 를 입력으로 받는 것)

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같은 카테고리(`perpetual`)

perpetual_ten_print · perpetual_truchet · perpetual_elementary_ca · perpetual_langtons_ant · perpetual_apollonian · perpetual_harmonograph · perpetual_ifs_attractor · perpetual_flow_field

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

perpetual_chaos_game — GENERATIVE perpetual op

사용법