traffic op• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import drivetraffic; drivetraffic.importance_risk_estimate(simulate_fn: 'Callable', base_rate: 'Callable', boosted_rate: 'Callable', n_runs: 'int', seed, *, x_max: 'float', boosted_rate_max: 'float', n_grid: 'int' = 20001) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opsdrive.get("importance_risk_estimate"))
出現率を上げた試行(率 λ')で事故を起こしやすくし、尤度比の重みで本来の率 λ の事故確率に戻す。
1 回の試行 = poisson_events(boosted_rate) で出現位置 x_1..x_N を引き、simulate_fn(events, rng) が事故なら 1 (bool か [0, 1] の値)。重み(ポアソン過程の Radon–Nikodym 微分 dP_λ/dP_λ'):
w = Π_i λ(x_i)/λ'(x_i) · exp(−(Λ − Λ')), Λ = ∫λ, Λ' = ∫λ'(台形、n_grid 点)
推定 p̂ = mean(w · Y)、標準誤差 = std(w · Y)/sqrt(n)。boosted_rate を base_rate と同じにすれば w ≡ 1 で素朴なモンテカルロになる(門ではこれと、事故確率が閉形式で分かる simulate_fn とで比べる)。λ > 0 なのに λ' = 0 の所があると推定が偏る(絶対連続でない)ので格子上で検査して ValueError。
戻り値 dict: estimate, std_error, per_run_var(w·Y の標本分散)、n_runs, Lambda, Lambda_boost, mean_weight(≈ 1 のはず。重みの健全性)、ess(有効標本数 (Σw)²/Σw²)、hits(Y > 0 の回数)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
traffic)idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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