slip_cvar — DRIVE `roverslip` op

• Data kinds: table × signal × scalar → signal

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import roverslip; roverslip.slip_cvar(model, slopes, alpha: 'float' = 0.9, sign: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("slip_cvar"))

उपयोग

slip ratio का CVaR_α (ऊपरी 1 − α tail का conditional expectation)। sign = −1 से −s का CVaR (ढलान पर free-running / side slip का परिमाण)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

ガウス過程は閉形式 μ + σ φ(Φ⁻¹(α)) / (1 − α)(α = 0 で平均、σ は観測の予測分布)。分位点回帰は (1/(1 − α)) ∫_α^{q_max} Q(u) du を当てはめた段で台形則に、q_max より上の尾は最上段の値で埋める(尾を細く見積もる向きの近似 —— 段の外の分布は分からない)。返り値 (n,)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`roverslip`)

bekker_pressure · bekker_wheel_sinkage · wheel_forces · wheel_sinkage · wheel_traction_curve · slope_slip_curve · ground_shift_track · odometry_slip

*Provenance: roverslip.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

slip_cvar — DRIVE roverslip op