swarmflow op• Datenarten: matrix × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_density_pressure(points, h: 'float', mass: 'float' = 1.0, rho0: 'float' = 1.0, c: 'float' = 10.0, box=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import swarmflow; swarmflow.sph_density_pressure(points, h: 'float', mass: 'float' = 1.0, rho0: 'float' = 1.0, c: 'float' = 10.0, box=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("sph_density_pressure"))
SPH-Dichte einer Punktmenge ρ_i = Σ_j m W(|x_i − x_j|, h) (einschließlich des Punktes selbst) und die schwach kompressible Zustandsgleichung p = c² (ρ − ρ₀).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
格子の間隔 Δ で m = ρ₀ Δ² に置けば、内側の点の ρ は ρ₀ に近い(h = 1.3Δ で 0.3 % 以内 —— 門で数える)。
Args:
points: (N, 2) の位置 [m]。
h: 平滑化の長さ [m]。
mass: 1 点の質量(群れでは 1 = 個体数の密度)。
rho0: 静止の密度。
c: 音速 [m/s] (圧力の硬さ)。
box: 周期境界の箱 (Lx, Ly) か None。
Returns:
dict: rho (N,)、p (N,)、n_neighbors (N,)(台の中の他の点の数)。
• 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.
• (noch keine)
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
swarmflow)sph_kernel · 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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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