interp_poly op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.poly_fit(x, y, degree) (implementation को सीधे call करना हो तो import mathops; mathops.poly_fit(x, y, degree), registry से लेना हो तो opsmath.get("poly_fit"))
Least-squares polynomial fit, उसकी conditioning record पर दर्ज करते हुए।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Fits y ≈ c[0] x^d + ... + c[d] (coefficients highest-power-first, the poly_eval / np.polyval convention) by SVD least squares on the Vandermonde matrix. *degree* must be an integer >= 0 with at least degree + 1 samples (fail-closed: an exactly-determined fit is allowed, an under-determined one is not).
Returns a dict — the fit and its health, inseparable:
coeffs (degree + 1,) float64 · degree · cond the Vandermonde condition number (mat_cond of the design matrix) · rms_residual root-mean-square of y - p(x).
The conditioning mechanism: when cond > POLY_COND_WARN (1e10) a RuntimeWarning is emitted *and* the number is in the result — an equispaced degree-10 fit on raw pixel coordinates is already past it. High degree on a raw coordinate range is the classic double trap: the Vandermonde columns become near-collinear (digits lost, coefficients unstable) and the fit oscillates between nodes (Runge phenomenon, Runge 1901). Centre and scale x to [-1, 1] first, or keep degree ≤ ~6.
HALCON: no public polynomial-fitting tuple operator (fitting of this kind lives inside HALCON's calibration internals).
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
• poc_strain_history — py -3.11 examples/poc_strain_history.py
• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py
• signal_filter — py -3.11 examples/signal_filter.py
table को input के रूप में लेते हैं)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
interp_poly)interp_linear · interp_cubic · interp_scattered · poly_eval · 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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