thrust_fit — DRIVE `ball` op

• Datenarten: signal × points × table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.thrust_fit(t, p, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import ballistics; ballistics.thrust_fit(t, p, bp: 'dict', *, iters: 'int' = 20, dt: 'float' = 0.001) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("thrust_fit"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Passt das Modell „Schwerkraft + Luftwiderstand + konstanter spezifischer Schub“ mit 10 Parametern (p₀, v₀, C_d, a_T) per Levenberg–Marquardt (Finite-Differenzen-Jacobi, C_d ≥ 0 durch Projektion) an eine Trajektorie (t_i, p_i) an. p ist entweder (N, 3) in Weltkoordinaten oder die aus einer monokularen Seitenansicht gewonnene (N, 2) ebene Bahn (x, z) (dann hat die y-Komponente weder Beobachtung noch Unbekannte: 7 Parameter, n = 2 × Stützstellen). bp ist eine ball_params-Tabelle (Masse, Stirnfläche, Luftdichte, g; radius dient nur der Stirnfläche — für ein Auto das r übergeben, dessen A = πr² die Stirnfläche ist). Rückgabe {"p0", "v0", "cd", "thrust" (3,), "thrust_norm", "rms", "rss", "rss_floor", "n", "k", "dims", "cond", "iters", "t0"} (n = Zahl der Residuen, k = Zahl der bewegten Parameter; die Eingaben von aic_from_rss). Aus einer Wahrheitsbahn mit Schub kehrt a_T auf 1e-5 m/s² zurück; aus einer ohne Schub erzeugten Bahn ist thrust_norm höchstens 1e-5 (Gate). rss_floor ist die obere Schranke der Quadratsumme, die der Fehler ≤ a dt²/8 der linearen Interpolation des RK4-Gitters auf die Abtastzeiten in den Residuen hinterlassen kann. dt darf den Abtastabstand nicht überschreiten (sonst ist das Modell zwischen den Abtastwerten stückweise linear), iters muss ≥ 1 sein, und im Vakuum (rho = 0) ist C_d nicht identifizierbar — jeweils ein ValueError.

Leere Eingabe (t mit 0 Elementen) löst ValueError aus.

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_video_physics_consistency — py -3.11 examples/poc_video_physics_consistency.py

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

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`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).*

thrust_fit — DRIVE ball op