fullseye

gauss_cubature — MATH numerics op

• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gauss_cubature(n: 'int', dim: 'int' = 2, a=-1.0, b=1.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import mathnumerics; mathnumerics.gauss_cubature(n: 'int', dim: 'int' = 2, a=-1.0, b=1.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsmath.get("gauss_cubature"))

使い方

Gauss–Legendre のテンソル積で、箱 [a, b]^dim(a, b は軸ごとでも可)の求積の節点 (n^dim, dim) と重み。

画像の画素平均・ボリュームの体積積分・PSF の積分に。各軸で 2n−1 次までの多項式の積を厳密に積分する (門: x^p y^q で p, q <= 2n−1 は厳密、どれかが 2n で誤差)。点の数は n^dim なので高次元では急に増える (dim > 6 では低食い違い列の方が向く)。

ファミリ共通の入力契約(fail-closed)

mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):

• complex 入力は ValueError — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• masked array(masked 要素あり)は ValueError — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• NaN/Inf は全入力で ValueError(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。

詳しい使い方ガイド

• math_metrology ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery_math_numerics_filters — py -3.11 examples/gallery_math_numerics_filters.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd

同カテゴリ(numerics)

erf · erfc · bessel · gauss_quadrature · chebyshev_coeffs_nd · chebyshev_eval_nd · low_discrepancy · chebyshev_nodes

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Provenance: mathnumerics.py — MATH 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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