sph_kernel — DRIVE swarmflow op

• データ種: signal × scalar → signal

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("sph_kernel"))

使い方

3 次スプライン核 W(r, h)(M4、台の半径 2h)。`derivative=True` で dW/dr(r の向きの微分、0 以下)。

W = σ_d [1 − 1.5 q² + 0.75 q³] (0 ≤ q < 1)、σ_d · 0.25 (2 − q)³(1 ≤ q < 2)、0(q ≥ 2)、q = r/h。

σ_1 = 2/(3h)、σ_2 = 10/(7π h²)、σ_3 = 1/(π h³)。この定数で ∫ W dV = 1(恒等式。門で数値の求積と照らす)。

Args:

r: 距離の配列(0 以上、形は任意)。

h: 平滑化の長さ(> 0)。

dim: 1、2、3。

derivative: True で dW/dr を返す。

Returns:

r と同じ形の配列。

Raises:

ValueError: h ≤ 0、dim が 1〜3 でない、r に負・非有限がある。

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)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero

同カテゴリ(swarmflow)

sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline

*Provenance: swarmflow.py — DRIVE 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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