swarmflow op• 데이터 종류: signal × signal × any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.potential_flow_cylinder(x, y, cylinder, speed: 'float' = 1.0, grid: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.potential_flow_cylinder(x, y, cylinder, speed: 'float' = 1.0, grid: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("potential_flow_cylinder"))
원기둥 주위의 포텐셜 유동(닫힌 식). u − i v = U (1 − R²/(z − z_c)²), 원 안쪽은 NaN.
grid=True 이면 x·y 를 격자의 축(1 차원, 행 = y 의 순서)으로 보고 속도장의 dict(module 의 규약)를 반환한다. 기본값 grid=False 는 요소별(같은 형태로 broadcast)로 u·v·inside 를 반환한다 —— 축인지 점의 열인지를 형태로추측하지 않는다(같은 길이의 1 차원 x 와 y 는 어느 쪽으로도 읽을 수 있어, 점의 열이 조용히 격자가 된다). 어느 쪽에도 stagnation(상류의 정체점(x_c − R, y_c))과 rear_stagnation 과 surface_speed_max(= 2U)를 붙인다.
빈 입력(x 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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