geometry op• 데이터 종류: 없음 → mesh(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mesh_torus(R: 'float' = 2.0, r: 'float' = 0.7, n_u: 'int' = 32, n_v: 'int' = 16) -> 'tuple'(구현을 직접 호출하려면 import mathgeometry; mathgeometry.mesh_torus(R: 'float' = 2.0, r: 'float' = 0.7, n_u: 'int' = 32, n_v: 'int' = 16) -> 'tuple', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("mesh_torus"))
토러스(도넛)의 닫힌 삼각형 메시 (vertices, faces). 큰 반경 R, 관의 반경 r(R > r > 0).
종수 1인 곡면의 견본: χ = 0, 각 결손의 총합 = 0(바깥쪽 볼록한 부분이 양, 안쪽 안장 부분이 음으로 서로 상쇄한다). 정점은 (u, v) 격자(u가 대원, v가 관의 둘레)의 순서이며, u = i·2π/n_u, v = j·2π/n_v의 정점이 i·n_v + j번.
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.
• geometry_tour — py -3.11 examples/geometry_tour.py
mesh 를 입력으로 받는 것)mesh_euler_characteristic · angle_defect · geodesic_heat
geometry)mesh_euler_characteristic · angle_defect · delaunay_triangulate · geodesic_heat · geodesic_heat_grid · nurbs_curve · nurbs_circle · nurbs_surface
*Provenance: mathgeometry.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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