interp_poly op• Data kinds: signal × signal → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.poly_eval(coeffs, x) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.poly_eval(coeffs, x), registry से लेना हो तो opsmath.get("poly_eval"))
polynomial (coefficients उच्चतम power पहले) को *x* पर evaluate करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
*coeffs* is the 1-D array poly_fit returns in "coeffs" (or any hand-written one, [c_d, ..., c_1, c_0]); *x* is a finite scalar or 1-D array. A scalar returns a Python float, an array returns float64. Evaluation is by Horner's scheme (np.polyval) — numerically the right way to evaluate, though it cannot repair a badly-conditioned *fit* (see poly_fit's cond).
HALCON: no polynomial tuple operator (compose tuple_pow + arithmetic).
Raises ValueError when a finite input overflows float64 — a degree-*d* polynomial at |x| well above 1 grows like |x|**d, so mixing up the two arguments (a long signal used as coefficients) silently produced inf before this guard (chain fuzzer wave-7: 256 coefficients evaluated at |x|<=22 -> 22**255). An unusable inf must not flow downstream.
mathops के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• complex input से ValueError — float64 में ज़बरदस्ती बदलने पर imaginary part चुपचाप छूट जाता है (numpy केवल ComplexWarning देता है और "सही दिखने वाला पर गलत" real number लौटाता है)। .real/.imag/abs() स्पष्ट रूप से लिखें, या complex data संभालने वाले complexops का उपयोग करें।
• masked array (masked elements वाला) से ValueError — mask हटाकर नीचे के raw values इस्तेमाल करने वाला implicit conversion अस्वीकार है। भरना है या हटाना है, यह स्पष्ट रूप से बताएँ।
• हर input पर NaN/Inf से ValueError (गिनती बताकर अस्वीकार — क्योंकि यह पूरे परिणाम में फैल जाता है)।
• Shape सख़्त है: 1-D और 2-D को implicit रूप से promote या broadcast नहीं किया जाता (vector slot में matrix या matrix slot में vector देने पर ValueError; reshape स्पष्ट रूप से करें)।
• Size की सीमा: matrix लेने वाले ops और stat_histogram के bins, mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 6.7 करोड़ elements) से अधिक होने पर ValueError देते हैं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• signal_filter — py -3.11 examples/signal_filter.py
signal को input के रूप में लेते हैं)mat_solve · mat_lstsq · stat_describe · stat_histogram · stat_zscore · interp_linear · interp_cubic · interp_scattered
interp_poly)interp_linear · interp_cubic · interp_scattered · poly_fit · poly_roots
*Provenance: mathops.py — MATH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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