swarmflow op• Data kinds: signal × scalar → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import swarmflow; swarmflow.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("sph_kernel"))
3rd क्रम का spline kernel W(r, h) (M4, support त्रिज्या 2h)। derivative=True से dW/dr (r की दिशा में derivative, 0 या कम)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
W = σ_d [1 − 1.5 q² + 0.75 q³] (0 ≤ q < 1)、σ_d · 0.25 (2 − q)³(1 ≤ q < 2)、0(q ≥ 2)、q = r/h。σ_1 = 2/(3h)、σ_2 = 10/(7π h²)、σ_3 = 1/(π h³)。この定数で ∫ W dV = 1(恒等式。門で数値の求積と照らす)。
Args:
r: 距離の配列(0 以上、形は任意)。
h: 平滑化の長さ(> 0)。
dim: 1、2、3。
derivative: True で dW/dr を返す。
Returns:
r と同じ形の配列。
Raises:
ValueError: h ≤ 0、dim が 1〜3 でない、r に負・非有限がある。
• 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_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.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
swarmflow)sph_density_pressure · 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)।*
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