ball op• Datenarten: keine → scalar (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.aic_from_rss(rss: 'float', n: 'int', k: 'int') -> 'float' (die Implementierung direkt: import ballistics; ballistics.aic_from_rss(rss: 'float', n: 'int', k: 'int') -> 'float'; aus dem Register: opsdrive.get("aic_from_rss"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Akaike-Informationskriterium aus der Residuenquadratsumme der kleinsten Quadrate: AIC = n ln(RSS/n) + 2k (Gaußsches Rauschen, Varianz per Maximum-Likelihood geschätzt, Konstante weggelassen). Nur Differenzen zwischen an dieselben Daten angepassten Modellen sind aussagekräftig (der Absolutwert hängt von Skala und n ab). n ≤ k, RSS ≤ 0 und nicht endliche Werte lösen ValueError aus (RSS = 0 wäre AIC = −∞, die Modellwahl stellt sich nicht).
• 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.
• poc_video_physics_consistency — py -3.11 examples/poc_video_physics_consistency.py
scalar als Eingabe)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
ball)ball_params · impact_params · flight_vacuum · flight_ode · flight_simulate · flight_state_at · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere
*Provenance: ballistics.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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