ritter_dam_break — DRIVE swarmflow op

• データ種: signal × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ritter_dam_break(x, t: 'float', h0: 'float', g: 'float' = 9.81, particle_mass=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.ritter_dam_break(x, t: 'float', h0: 'float', g: 'float' = 9.81, particle_mass=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("ritter_dam_break"))

使い方

Ritter のダム崩壊解(浅水方程式、乾いた床、ダムは x = 0、水は x < 0)。

c₀ = √(g h₀)。x ≤ −c₀ t: h = h₀、u = 0 / −c₀ t < x < 2c₀ t: h = (2c₀ − x/t)²/(9g)、u = (2/3)(x/t + c₀) / x ≥ 2c₀ t: h = 0。

先端の近くは h ∝ (x_f − x)² で水がほとんど無い。先端から δ までの水の量は ∫₀^δ (s/t)²/(9g) ds = δ³/(27 g t²)(導出)。

粒子 1 個の量 m(1 次元の SPH なら h₀Δx)を与えると、最も前の粒子の居場所(先端から量 m/2 の所)

x_f − (27 g t² m/2)^{1/3} を `lead_particle` に返す —— 粒子法の先端は Ritter の先端より必ず遅れて見え、その遅れは

この式で読める(粒子を細かくすると m^{1/3} でしか縮まない)。

Returns:

dict: `h・u(x と同じ形)、front = 2c₀ t、rarefaction_head = −c₀ t、c0、lead_particle`(m を与えたとき)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(swarmflow)

sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map

*Provenance: swarmflow.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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