perpetual_flow_field — GENERATIVE perpetual op

• Data kinds: कोई नहीं → rgb (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.perpetual_flow_field(size: 'int' = 520, seed: 'int' = 0, lines: 'int' = 420, steps: 'int' = 150, scale: 'float' = 0.01) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import perpetual; perpetual.perpetual_flow_field(size: 'int' = 520, seed: 'int' = 0, lines: 'int' = 420, steps: 'int' = 150, scale: 'float' = 0.01) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("perpetual_flow_field"))

उपयोग

Flow field — particle को field के साथ लगातार बहाता रहता है (रोका न जाए तो खत्म नहीं होता)।

★field को potential ψ के curl के रूप में बनाया जाता है। इसलिए divergence सर्वत्र 0 है (incompressible), और कण न अपने आप प्रकट होते हैं न गायब होते हैं। "विश्वसनीय दिखने वाले noise" से बने flow field से यही अंतर है, और perpetual_identities इसे संख्या के रूप में देता है।

★line का रंग और मोटाई प्रवाह की गति |∇ψ| से जुड़ी है (मोटाई और गहराई दोनों स्थिर हों, तो उसी field से बनाने पर भी केवल "घसीटा" बनता है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_illusions_and_perpetual_drawing — py -3.11 examples/poc_illusions_and_perpetual_drawing.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (rgb को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (perpetual)

perpetual_ten_print · perpetual_truchet · perpetual_elementary_ca · perpetual_langtons_ant · perpetual_chaos_game · perpetual_apollonian · perpetual_harmonograph · perpetual_ifs_attractor


*Provenance: perpetual.py — GENERATIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.