ball op• Datenarten: signal × points × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.ballistic_vs_thrust(t, p, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import ballistics; ballistics.ballistic_vs_thrust(t, p, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("ballistic_vs_thrust"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Passt an dieselbe Trajektorie sowohl „Schwerkraft + Luftwiderstand“ (drag_fit) als auch „Schwerkraft + Luftwiderstand + konstanter spezifischer Schub“ (thrust_fit) an und gibt die AIC-Differenz (aic_from_rss) ΔAIC = AIC_ballistisch − AIC_Schub zurück. Rückgabe {"ballistic", "thrust"} (die beiden Anpassungen) plus "aic_ballistic", "aic_thrust", "delta_aic", "thrust_norm". Kein Urteil wird zurückgegeben (die Konvention von imgforensics): gelesen wird nach Sparsamkeit — das Schubmodell hat 3 Parameter mehr und senkt die RSS selbst bei reinem Rauschen leicht; gewinnt es nicht über die Strafe 2Δk hinaus, bleibt das einfachere (ballistische) Modell. ΔAIC aus reinem Rauschen streut mit −2Δk als unterer Schranke und etwa χ²(Δk)-Breite (Median etwa −2Δk + 1; streng genommen eine Mischverteilung, weil manche Anpassungen an die Wand C_d = 0 stoßen), und weil die Schubanpassung von der ballistischen Lösung ausgeht, gilt ΔAIC ≥ −2Δk. Der übliche Wert für „entscheidend“ ist 10 (falsch Positive deutlich unter 1 %), aber keine Schwelle wird mitgeliefert; der Aufrufer entscheidet. Liegt die RSS der Schubanpassung unter dem 10-Fachen der Diskretisierungsschranke rss_floor (rauschfreie oder feiner als das Gitter aufgelöste Trajektorie), wird ValueError ausgelöst — AIC vergleicht Rauschen, nicht Rundungsreste (die rauschfreie Wahrheit ergab beim Standard-dt ΔAIC = +144, 2026-10-23).
Leere Eingabe (t mit 0 Elementen) löst ValueError aus.
• 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
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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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