lateral_wobble — DRIVE `traffic` op

• Datenarten: keine → signal (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("lateral_wobble"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Ornstein–Uhlenbeck 過程 dX = −θ X dt + σ dW の厳密離散化(長さ n の列、刻み dt)。

x_{k+1} = x_k e^{−θ dt} + σ sqrt((1 − e^{−2θ dt}) / (2θ)) ξ_k, ξ_k ~ N(0, 1) 独立

遷移分布が厳密なので dt に依らず定常分散 σ²/(2θ)、自己相関 corr(x_k, x_{k+j}) = e^{−θ j dt}(門は長い系列の標本で、

許容幅は AR(1) の標本誤差から決める)。`x0` = None なら定常分布 N(0, σ²/(2θ)) から引く(最初から定常)。

`seed は np.random.default_rng(seed)`(None も可だが非決定的)。

Raises `ValueError`: n < 1、dt ≤ 0、θ ≤ 0、σ < 0。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `signal` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`traffic`)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance

*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

lateral_wobble — DRIVE traffic op