traffic op• Datenarten: keine → signal (ein Operator, der allein durch seine Argumente bestimmt ist — er nimmt kein Bild und keine Daten entgegen)
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("lateral_wobble"))
Exakte Diskretisierung des Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses dX = −θ X dt + σ dW (Folge der Länge n, Schrittweite dt).
x_{k+1} = x_k e^{−θ dt} + σ sqrt((1 − e^{−2θ dt}) / (2θ)) ξ_k, ξ_k ~ N(0, 1) unabhängig
Da die Übergangsverteilung exakt ist, beträgt die stationäre Varianz unabhängig von dt σ²/(2θ), die Autokorrelation corr(x_k, x_{k+j}) = e^{−θ j dt} (das Gate prüft mit Stichproben einer langen Reihe, die Toleranz wird aus dem Stichprobenfehler von AR(1) bestimmt). Bei x0 = None wird aus der stationären Verteilung N(0, σ²/(2θ)) gezogen (von Anfang an stationär). seed geht an np.random.default_rng(seed) (None ist erlaubt, aber nicht deterministisch).
Raises ValueError: n < 1, dt ≤ 0, θ ≤ 0, σ < 0.
• 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.
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
signal als Eingabe)flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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