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"))
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)।
ग्रिड अंतराल Δ के साथ m = ρ₀ Δ² रखने पर आंतरिक बिंदुओं का ρ, ρ₀ के निकट होता है (h = 1.3Δ पर 0.3 % के भीतर —— गेट से गिना गया)।
Args:
points: (N, 2) स्थितियाँ [m]।
h: स्मूदिंग लंबाई [m]।
mass: एक बिंदु का द्रव्यमान (झुंड के लिए 1 = व्यक्तियों का संख्या घनत्व)।
rho0: विराम घनत्व।
c: ध्वनि की गति [m/s] (दाब की कठोरता)।
box: आवर्ती सीमा का बॉक्स (Lx, Ly) या None।
Returns:
dict: rho (N,), p (N,), n_neighbors (N,) (सपोर्ट के भीतर अन्य बिंदुओं की संख्या)।
• 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।
• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.py
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
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)।*
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