typed op• データ種: matrix → feature
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_mat_cond", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図なし: この op は matrix を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*
スペクトル（2-ノルム）条件数 `s_max / s_min` — 線形代数（linalg）系全体にとっての数値的な炭鉱のカナリア（異常を真っ先に知らせる指標）。
> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。
`cond == 1` for an orthogonal/orthonormal matrix (the best possible);
`inf` (returned, not raised — the question "how conditioned is it?" has
that honest answer) for an exactly singular one. A solve against *A* loses
roughly `log10(cond(A))` significant digits (Golub & Van Loan §2.6):
• `cond ~ 1e3` — comfortable, ~13 digits survive.
• `cond ~ 1e8` — half the digits are gone; residuals may still look
small while parameters are off.
• `cond > 1e12 — **do not trust** :func:mat_solve` here: at best ~3
digits remain. Rescale/centre the problem, or switch to
:func:mat_lstsq / :func:mat_pinv with an honest `rcond`.
Defined for any rectangular `(m, n)` matrix (via its singular values).
HALCON: no direct operator (combine `norm_matrix` of *A* and of its
inverse).
Typed bridge of the math op `mat_cond into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• (まだありません)
feature を入力に取れる)typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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