swarmflow op• 데이터 종류: signal × scalar → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("sph_kernel"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
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。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
signal 를 입력으로 받는 것)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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