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)।
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)। इन स्थिरांकों से ∫ W dV = 1 (सर्वसमिका; गेट से संख्यात्मक समाकलन से तुलना)।
Args:
r: दूरियों की सरणी (0 या अधिक, कोई भी आकार)।
h: स्मूदिंग लंबाई (> 0)।
dim: 1, 2, 3।
derivative: True होने पर dW/dr लौटाता है।
Returns:
r के समान आकार की सरणी।
Raises:
ValueError: h ≤ 0, dim 1 से 3 में नहीं, r में ऋणात्मक या अपरिमित मान।
खाली इनपुट (r में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।
• 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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