poisson_events — DRIVE traffic op

• 데이터 종류: any → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("poisson_events"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

[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`。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

타입이 이어지는 다음 연산자(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

같은 카테고리(traffic)

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

*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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