lomb_scargle — MATH `spectral` op

• データ種: signal × signal × signal → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lomb_scargle(t, y, freqs) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import mathspectral; mathspectral.lomb_scargle(t, y, freqs) -> 'dict'、台帳から引くなら opsmath.get("lomb_scargle"))

使い方

不等間隔の時系列 (t, y) の Lomb–Scargle 周期図(Scargle 1982 の時刻ずらし τ つき、平均を引いてから)。

P(f) = ½ [ (Σ y_c cos ω(t−τ))² / Σ cos² ω(t−τ) + (Σ y_c sin ω(t−τ))² / Σ sin² ω(t−τ) ]、ω = 2πf、tan 2ωτ = Σ sin 2ωt / Σ cos 2ωt。f は周波数(t の単位の逆数)。f = 0 は定義されないので拒否する。

門: 等間隔の標本ではフーリエ周波数 k/(NΔt) で |DFT|²/N に一致する。返り値 {"freq", "power", "peak_freq"}。

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):

• complex 入力は ValueError — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。

• masked array(masked 要素あり)は ValueError — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。

• NaN/Inf は全入力で ValueError(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。

• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。

• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。

詳しい使い方ガイド

• math_metrology ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• spectral_tour — py -3.11 examples/spectral_tour.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd

同カテゴリ(`spectral`)

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*Provenance: mathspectral.py — MATH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

lomb_scargle — MATH spectral op

使い方