sph_density_pressure — DRIVE `swarmflow` op

• Data kinds: matrix × scalar → table

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो import swarmflow; swarmflow.sph_density_pressure(points, h: 'float', mass: 'float' = 1.0, rho0: 'float' = 1.0, c: 'float' = 10.0, box=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("sph_density_pressure"))

उपयोग

point set की SPH density ρ_i = Σ_j m W(|x_i − x_j|, h) (स्वयं सहित) और weakly compressible अवस्था समीकरण p = c² (ρ − ρ₀)।

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

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)。

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 (`table` को input के रूप में लेते हैं)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

sph_density_pressure — DRIVE swarmflow op