traffic op• Datenarten: any → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("poisson_events"))
Zieht 1 Realisierung eines inhomogenen Poisson-Prozesses auf [0, x_max] per Thinning (Lewis & Shedler 1979) (Array der Positionen in aufsteigender Reihenfolge).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
率 rate_max の一様ポアソン過程の候補を引き、各候補 x を確率 λ(x)/rate_max で残す。残った点は率 λ の非一様ポアソン過程 → 件数 N ~ Poisson(Λ)、Λ = ∫₀^{x_max} λ(x) dx(門: 多数の試行で平均 = 分散 = Λ、位置の分布 = λ/Λ)。rate_fn は numpy 配列を受けて同じ形の率を返す関数。引く前に n_grid 点の等間隔格子で λ ≤ rate_max を確かめ、引いた候補の所でも確かめる。どちらかで超えれば ValueError(fail-closed。上限を守らないと thinning は静かに少なく数える)。seed は int か np.random.Generator。
• 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 · lateral_wobble · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing
*Provenance: drivetraffic.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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