sph_density_pressure — DRIVE swarmflow op

• データ種: matrix × scalar → table

• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.sph_density_pressure(points, h: 'float', mass: 'float' = 1.0, rho0: 'float' = 1.0, c: 'float' = 10.0, box=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("sph_density_pressure"))

使い方

点の集まりの SPH 密度 ρ_i = Σ_j m W(|x_i − x_j|, h)(自分を含む)と、弱圧縮の状態方程式 p = c² (ρ − ρ₀)。

格子の間隔 Δ で m = ρ₀ Δ² に置けば、内側の点の ρ は ρ₀ に近い(h = 1.3Δ で 0.3 % 以内 —— 門で数える)。

Args:

points: (N, 2) の位置 [m]。

h: 平滑化の長さ [m]。

mass: 1 点の質量(群れでは 1 = 個体数の密度)。

rho0: 静止の密度。

c: 音速 [m/s] (圧力の硬さ)。

box: 周期境界の箱 (Lx, Ly) か None。

Returns:

dict: `rho (N,)、p (N,)、n_neighbors` (N,)(台の中の他の点の数)。

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)

• (まだありません)

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 · 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. 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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