piv_divergence — PIV `field` op

• データ種: flow2d → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.piv_divergence(flow, spacing=1.0) (実装を直接呼ぶなら import pivops; pivops.piv_divergence(flow, spacing=1.0)、台帳から引くなら opspiv.get("piv_divergence"))

使い方

発散 `d(dy)/dy + d(dx)/dx`。非圧縮なら 0 —— 独立な検算に使える。

式: `gradient(flow[0], spacing, axis=0) + gradient(flow[1], spacing, axis=1)`

(`numpy.gradient`: 内部は中央差分、格子の端は片側差分)。

`flow[0] が行方向の変位 dy、flow[1] が列方向の変位 dx`、

`x = 列、y` = 行。行が下向きでも発散の符号は座標の向きに依らない

(渦度 `piv_vorticity` とは違い、反転しない)。正 = 湧き出し、負 = 吸い込み。

• `flow: (2, h, w)、成分 (dy, dx) [px/frame] (piv_cross_correlate` /

`piv_multipass の返り値)。h, w >= 2` でないと微分できないので

`ValueError`(窓が大きすぎて 1 本しかベクトルが無い場合)。

有限性は検査しない ―― `piv_replace_outliers(method="nan")` の NaN は

隣接 2 セルへ広がる。

• `spacing: ベクトル間隔 [px]、正の有限値。info["step"]` を渡す

(既定 1.0 のままだと単位が「1/ベクトル間隔」になる)。

• 返り値: `(h, w) float64、単位 1/frame(spacing` が px のとき)。

`piv_to_velocity で m/s にした場と spacing` を m にすれば 1/s。

2-D PIV で平面外の速度成分があると非零になるので、「非圧縮なのに発散が

大きい」は面外流か外れ値(`piv_outlier_mask`)の指標。

`piv_velocity_gradient` は 4 成分すべてを返す。

詳しい使い方ガイド

• piv_displacement ファミリガイド

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)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

piv_cross_correlate · piv_multipass · piv_deform_pass · strain_from_displacement · correlation_quality · speckle_quality

同カテゴリ(`field`)

piv_vorticity · piv_flow_magnitude · piv_to_velocity · piv_velocity_gradient · piv_q_criterion · piv_swirling_strength · piv_strain_rate

*Provenance: pivops.py — PIV 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)。*

piv_divergence — PIV field op

使い方