piv_swirling_strength — PIV `field` op

• Data kinds: flow2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_swirling_strength(flow, spacing=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import pivops; pivops.piv_swirling_strength(flow, spacing=1.0), registry से लेना हो तो opspiv.get("piv_swirling_strength"))

उपयोग

swirling strength λ_ci — velocity-gradient tensor के complex eigenvalue के काल्पनिक भाग का परिमाण।

Q-criterion की तरह यह "shear को vortices से अलग करने वाली" मात्रा है, लेकिन इसकी units rotation के angular velocity के बराबर हैं (1/frame)। Measured: rigid-body rotation ω=0.01 के लिए 0.01, uniform expansion और shear के लिए 0.0।

जहाँ eigenvalues real हैं (= कोई rotation नहीं), वहाँ 0 लौटाया जाता है। चूँकि यह हर point पर एक स्वतंत्र 2x2 matrix के eigenvalues हैं, पूरा grid vectorise करके एक साथ हल किया जाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• piv_displacement 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)

• piv_field_analysis_tour — py -3.11 examples/piv_field_analysis_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

इसी category के (`field`)

piv_vorticity · piv_divergence · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion · piv_strain_rate

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

piv_swirling_strength — PIV field op