traffic op• 資料種類:any → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]'(要直接呼叫實作,import drivetraffic; drivetraffic.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]';從台帳取用則 opsdrive.get("importance_risk_estimate"))
以提高出現率的試驗(速率 λ')使事故更容易發生，再以概似比權重換算回原速率 λ 下的事故機率。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
1 回の試行 = poisson_events(boosted_rate) で出現位置 x_1..x_N を引き、simulate_fn(events, rng) が事故なら 1 (bool か [0, 1] の値)。重み(ポアソン過程の Radon–Nikodym 微分 dP_λ/dP_λ'):
w = Π_i λ(x_i)/λ'(x_i) · exp(−(Λ − Λ')), Λ = ∫λ, Λ' = ∫λ'(台形、n_grid 点)
推定 p̂ = mean(w · Y)、標準誤差 = std(w · Y)/sqrt(n)。boosted_rate を base_rate と同じにすれば w ≡ 1 で素朴なモンテカルロになる(門ではこれと、事故確率が閉形式で分かる simulate_fn とで比べる)。λ > 0 なのに λ' = 0 の所があると推定が偏る(絶対連続でない)ので格子上で検査して ValueError。
戻り値 dict: estimate, std_error, per_run_var(w·Y の標本分散)、n_runs, Lambda, Lambda_boost, mean_weight(≈ 1 のはず。重みの健全性)、ess(有効標本数 (Σw)²/Σw²)、hits(Y > 0 の回数)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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