traffic op• Data kinds: any → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.poisson_events(rate_fn: 'Callable', x_max: 'float', *, rate_max: 'float', seed, n_grid: 'int' = 2001) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("poisson_events"))
[0, x_max] पर non-homogeneous Poisson process का thinning (Lewis & Shedler 1979) से 1 realization निकालता है (बढ़ते क्रम में positions का array)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py
signal को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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