lateral_wobble — DRIVE traffic op

• Data kinds: कोई नहीं → signal (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetraffic; drivetraffic.lateral_wobble(n: 'int', dt: 'float', *, theta: 'float', sigma: 'float', seed: 'Optional[int]', x0: 'Optional[float]' = None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lateral_wobble"))

उपयोग

Ornstein–Uhlenbeck process dX = −θ X dt + σ dW का सटीक discretisation (लंबाई n का क्रम, step dt)।

x_{k+1} = x_k e^{−θ dt} + σ sqrt((1 − e^{−2θ dt}) / (2θ)) ξ_k, ξ_k ~ N(0, 1) स्वतंत्र

संक्रमण वितरण सटीक होने के कारण स्थिर प्रसरण dt पर निर्भर किए बिना σ²/(2θ) है, और स्वसहसंबंध corr(x_k, x_{k+j}) = e^{−θ j dt} है (गेट लंबी श्रृंखला के नमूनों से जाँचता है, सहनशीलता AR(1) की नमूना-त्रुटि से तय होती है)। x0 = None हो तो स्थिर वितरण N(0, σ²/(2θ)) से निकाला जाता है (शुरू से ही स्थिर)। seed np.random.default_rng(seed) को जाता है (None भी चलता है, पर अनिर्धारणीय)।

Raises ValueError: n < 1, dt ≤ 0, θ ≤ 0, σ < 0।

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)

• poc_driving_traffic — py -3.11 examples/poc_driving_traffic.py

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 (traffic)

idm_accel · idm_equilibrium_gap · idm_platoon_simulate · driver_style · ou_estimate · social_force_step · pedestrian_crossing · occlusion_reveal_distance


*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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