traffic op• Data kinds: any → any
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events_xt(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', t_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid=(201, 201)) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("poisson_events_xt"))
[0, x_max] × [0, t_max] पर space-time non-homogeneous Poisson process (rate λ(x, t) [घटनाएँ/(m·s)]) का thinning से 1 realization निकालता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
停車中のバスのように、出現率が場所と時刻の両方に依る場合(λ(x, t) = bus_stop_rate(x) · [t < 発車] + base)。率 rate_max の一様な候補(件数 ~ Poisson(rate_max · x_max · t_max)、位置・時刻は一様)を確率 λ/rate_max で残す。件数 ~ Poisson(Λ)、Λ = ∫∫λ dx dt。rate_fn(x, t) は同じ形の配列 2 つを受けて率を返す関数。引く前に n_grid = (nx, nt) の格子で λ ≤ rate_max を確かめ、候補の所でも確かめる(超えれば ValueError)。
戻り値: (N, 2) の配列 [[x, t], ...] (時刻の昇順)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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