swarmflow op• Datenarten: signal × scalar → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import swarmflow; swarmflow.sph_kernel(r, h: 'float', dim: 'int' = 2, derivative: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("sph_kernel"))
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3 次スプライン核 W(r, h)(M4、台の半径 2h)。`derivative=True` で dW/dr(r の向きの微分、0 以下)。
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)。この定数で ∫ W dV = 1(恒等式。門で数値の求積と照らす)。
Args:
r: 距離の配列(0 以上、形は任意)。
h: 平滑化の長さ(> 0)。
dim: 1、2、3。
derivative: True で dW/dr を返す。
Returns:
r と同じ形の配列。
Raises:
ValueError: h ≤ 0、dim が 1〜3 でない、r に負・非有限がある。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
signal als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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