poisson_events — DRIVE traffic op

• データ種: any → signal

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("poisson_events"))

使い方

[0, x_max] の非一様ポアソン過程を thinning(Lewis & Shedler 1979)で 1 本引く(昇順の位置の配列)。

率 rate_max の一様ポアソン過程の候補を引き、各候補 x を確率 λ(x)/rate_max で残す。残った点は率 λ の非一様

ポアソン過程 → 件数 N ~ Poisson(Λ)、Λ = ∫₀^{x_max} λ(x) dx(門: 多数の試行で平均 = 分散 = Λ、位置の分布 = λ/Λ)。

`rate_fn は numpy 配列を受けて同じ形の率を返す関数。**引く前に** n_grid` 点の等間隔格子で λ ≤ rate_max を確かめ、

引いた候補の所でも確かめる。どちらかで超えれば ValueError(fail-closed。上限を守らないと thinning は静かに少なく数える)。

`seed は int か np.random.Generator`。

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_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.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(traffic)

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

*Provenance: drivetraffic.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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