traffic op• 数据种类:any → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]'(要直接调用实现,import drivetraffic; drivetraffic.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]';从台账取用则 opsdrive.get("importance_risk_estimate"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
出現率を上げた試行(率 λ')で事故を起こしやすくし、尤度比の重みで本来の率 λ の事故確率に戻す。
1 回の試行 = `poisson_events(boosted_rate) で出現位置 x_1..x_N を引き、simulate_fn(events, rng)` が事故なら 1
(bool か [0, 1] の値)。重み(ポアソン過程の Radon–Nikodym 微分 dP_λ/dP_λ'):
w = Π_i λ(x_i)/λ'(x_i) · exp(−(Λ − Λ')), Λ = ∫λ, Λ' = ∫λ'(台形、n_grid 点)
推定 p̂ = mean(w · Y)、標準誤差 = std(w · Y)/sqrt(n)。`boosted_rate を base_rate` と同じにすれば w ≡ 1 で
素朴なモンテカルロになる(門ではこれと、事故確率が閉形式で分かる simulate_fn とで比べる)。
λ > 0 なのに λ' = 0 の所があると推定が偏る(絶対連続でない)ので格子上で検査して ValueError。
戻り値 dict: `estimate, std_error, per_run_var(w·Y の標本分散)、n_runs, Lambda, Lambda_boost`,
`mean_weight(≈ 1 のはず。重みの健全性)、ess(有効標本数 (Σw)²/Σw²)、hits`(Y > 0 の回数)。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.