estimation op• 데이터 종류: matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.assign_hungarian(cost, *, maximize: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathestimation; mathestimation.assign_hungarian(cost, *, maximize: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("assign_hungarian"))
비용 행렬 (n, m)의 할당 문제를 푼다(Kuhn 1955 / Munkres 1957의 헝가리안 방법, scipy 구현).
행과 열을 1 대 1로 짝지어, 고른 비용의 총합을 최소(maximize=True이면 최대)로 한다. n != m이면 짧은 쪽이 전부 짝지어진다. 반환값 {"rows", "cols", "total", "pairs"}. 게이트: 작은 행렬에서 모든 순열의 전수 조사와 일치한다.
mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• complex 입력은 ValueError —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.
• masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.
• NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).
• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).
• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.
• 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.
• estimation_tour — py -3.11 examples/estimation_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
estimation)hist_distance · stat_ttest_paired · stat_ttest_welch · stat_ks_test · stat_chi2_gof · crlb_gaussian · kalman_smooth · mat_expm
*Provenance: mathestimation.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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