estimation op• Datenarten: signal → matrix
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.se3_exp(xi) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import mathestimation; mathestimation.se3_exp(xi) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsmath.get("se3_exp"))
Exponentialabbildung von SE(3): 6-dimensionaler Twist ξ = (v, ω) (Translationsgeschwindigkeit v, Rotationsvektor ω) → 4×4-Starrkörpertransformation.
Geschlossene Form (Rodrigues + linke Jacobi-Matrix): R = I + sinθ/θ ω̂ + (1−cosθ)/θ² ω̂², t = V v, V = I + (1−cosθ)/θ² ω̂ + (θ−sinθ)/θ³ ω̂². θ → 0 per Reihe. Gate: Übereinstimmung mit mat_expm des 4×4-Erzeugers.
Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Komplexe Eingaben lösen ValueError aus — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.
• Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.
• NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).
• Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).
• Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.
• Leitfaden zur Familie math_metrology
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• estimation_tour — py -3.11 examples/estimation_tour.py
matrix als Eingabe)mat_solve · mat_lstsq · mat_svd · mat_eigh · mat_pinv · mat_cond · mat_lu · mat_qr
estimation)assign_hungarian · hist_distance · stat_ttest_paired · stat_ttest_welch · stat_ks_test · stat_chi2_gof · crlb_gaussian · kalman_smooth
*Provenance: mathestimation.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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