numerics op• 데이터 종류: 없음 → matrix(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.low_discrepancy(n: 'int', dim: 'int' = 2, kind: 'str' = 'halton', *, skip: 'int' = 0, seed: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import mathnumerics; mathnumerics.low_discrepancy(n: 'int', dim: 'int' = 2, kind: 'str' = 'halton', *, skip: 'int' = 0, seed: 'int | None' = None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("low_discrepancy"))
[0, 1)^dim의 저불일치 점열 (n, dim).
• "halton" —— 좌표마다 다른 소수를 기수로 한 van der Corput 열(자체 구현, 결정적). skip개를 건너뛴다(맨 앞의 0을 피하려면 1). 고차원(> 8 정도)에서는 좌표 사이에 줄무늬가 나오므로 주의.
• "sobol" —— scipy.stats.qmc.Sobol(seed를 주면 스크램블). n은 2의 거듭제곱이 최선.
• "random" —— 비교용 균일 난수(seed 필수, 재현성을 위해).
게이트: 매끄러운 함수의 적분 오차가 난수의 N^{−1/2}보다 빠르게 줄어든다 / 스타 불일치도가 난수보다 작다.
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.
• numerics_tour — py -3.11 examples/numerics_tour.py
matrix 를 입력으로 받는 것)mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · mat_pinv · mat_cond · mat_lu · mat_qr
numerics)erf · erfc · bessel · gauss_quadrature · gauss_cubature · chebyshev_coeffs_nd · chebyshev_eval_nd · chebyshev_nodes
*Provenance: mathnumerics.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.