sph_kernel — DRIVE swarmflow op

• 데이터 종류: signal × scalar → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("sph_kernel"))

사용법

3차 스플라인 커널 W(r, h)(M4, 지지 반경 2h). derivative=True이면 dW/dr(r 방향의 미분, 0 이하).

W = σ_d [1 − 1.5 q² + 0.75 q³] (0 ≤ q < 1), σ_d · 0.25 (2 − q)³(1 ≤ q < 2), 0(q ≥ 2), q = r/h. σ_1 = 2/(3h), σ_2 = 10/(7π h²), σ_3 = 1/(π h³). 이 상수로 ∫ W dV = 1(항등식. 게이트로 수치 구적과 대조).

Args:

r: 거리 배열(0 이상, 형상은 임의).

h: 평활 길이(> 0).

dim: 1, 2, 3.

derivative: True 이면 dW/dr 을 반환.

Returns:

r 과 같은 형상의 배열.

Raises:

ValueError: h ≤ 0, dim 이 1~3 이 아님, r 에 음수/비유한값이 있음.

빈 입력(r 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

타입이 이어지는 다음 연산자(signal 를 입력으로 받는 것)

flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero

같은 카테고리(swarmflow)

sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · 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).*

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