Traducción automática, no revisada por un hablante nativo. El inglés es la referencia.

Páginas de tipos de escenarioEditar en GitHubFuente: docs/kinds/by-kind/lunar-frame-realisation.md

lunar-frame-realisation (tipo de escenario)

Tipo de escenario del motor v0.40.0, familia Lunar y cislunar. Consultivo: salida de análisis de una herramienta de investigación e ingeniería, no un equipo de navegación homologado ni un servicio de seguridad de la vida humana. Toda etiqueta de aquí es la del motor o la de la matriz de verificación; un tipo de escenario es MODELLED salvo que la matriz diga otra cosa (cómo se gana una etiqueta: la sección Evidence del README).

Qué hace#

Realización modelada del marco de referencia lunar: un ajuste de datum de Helmert (similitud) de 7 parámetros (3 de traslación, 3 de rotación de ángulo pequeño, 1 de escala) que liga un conjunto estimado de coordenadas de puntos MCMF derivadas de lo selenográfico a un datum mediante mínimos cuadrados ponderados (crate::batch_ls::gauss_newton), más un sencillo enlace de orientación que expresa la pequeña rotación realizada en torno a los ejes ICRF respecto de la orientación del cuerpo WGCCRE de la IAU 2015. El escenario inyecta una transformación pequeña conocida (traslación ~decenas de m, rotación ~µrad, escala ~1e-7) en una red sintética de puntos bien repartidos, añade ruido gaussiano con semilla, recupera el datum e informa de la transformación recuperada, del error de recuperación por parámetro frente a la verdad inyectada y del residuo RMS posterior al ajuste. Autocoherencia MODELLED: recupera una transformación de similitud inyectada (sin ruido hasta ~precisión de máquina), NO es una realización frente a datos reales de seguimiento/VLBI; determinista (con semilla); sin TRL/herencia/respaldo de ninguna agencia.

Una ejecución de scenarios/lunar-frame-realisation.toml se resume así: lunar-frame-realisation | 8 puntos | err. de traslación 3.125e-1 m, err. de rotación 3.418e-7 rad, err. de escala -5.891e2 ppb | residuo rms 0,887 m | converged false

Entradas#

Del esquema (kshana kinds --json):

  • Campos obligatorios: ninguno
  • Campos opcionales: n_points, tx_m, ty_m, tz_m, rot_x_urad, rot_y_urad, rot_z_urad, scale_ppb, noise_sigma_m, seed, epoch_year, epoch_month, epoch_day

El ejemplo scenarios/lunar-frame-realisation.toml establece, entre otros:

Campo Valor Unidad
epoch_day 1 d
epoch_month 1 no indicado
epoch_year 2024 no indicado
kind lunar-frame-realisation texto
n_points 8 recuento
noise_sigma_m 1 m
rot_x_urad 3 no indicado
rot_y_urad -2 no indicado
rot_z_urad 5 no indicado
scale_ppb 100 ppb
seed 42 no indicado
tx_m 25 m

Ejecútelo#

kshana scenarios/lunar-frame-realisation.toml

Qué proporciona#

Los resultados escalares de esa ejecución, con las unidades que indica el motor:

Resultado Valor Unidad
converged false indicador
evidence.id_rule el identificador estable de la fila de la matriz (el ID texto
evidence.matrix docs/VERIFICATION-MATRIX.md texto
evidence.tier MODELLED texto
injected.scale_ppb 100 ppb
n_points 8 recuento
recovered.scale_ppb -489.119839 ppb
rms_residual_m 0.887327 m
rot_err_norm_rad 3.4182e-7 rad
scale_err_ppb -589.119839 ppb
El gráfico que el motor escribe para scenarios/lunar-frame-realisation.toml, tipo de escenario lunar-frame-realisation

Evidencias#

Ninguna fila de la matriz nombra este tipo de escenario por su nombre; la etiqueta de su resultado es la propia del motor, más arriba.

Las filas que la propia ejecución puso a prueba, con la referencia independiente que da la matriz a cada una (las fuentes públicas se nombran allí):

  • MODELLED Determinista, con hash de escenario, SBOM + barreras golden multiplataforma. Referencia independiente (ExternalDataset): ajuste a la norma del SBOM al esquema JSON oficial de CycloneDX 1,5 (+ identificadores SPDX válidos) — un estándar externo publicado, cero errores de validación en todo el grafo de dependencias; la parte de determinismo de FoM / reproducibilidad byte a byte sigue siendo una comprobación de autoconsistencia fijada, por lo que la fila sigue siendo MODELLED
  • VALIDATED Ajuste del datum de Helmert de 7 parámetros + enlace de orientación ICRF a partir de una red de puntos. Referencia independiente (ExternalDataset): Resolutor independiente de transformación de similitud de Umeyama (Horn) ponderado de forma cerrada (basado en SVD de numpy/scipy; Umeyama 1991 IEEE TPAMI, Horn 1987 JOSA A): un algoritmo distinto del ajuste iterativo de Gauss–Newton de kshana, que alcanza el mismo óptimo de mínimos cuadrados ponderados unívocamente definido sobre redes de puntos idénticas byte a byte

Limitaciones#

Lo que el propio informe de la ejecución dice que no está modelado o no está validado:

  • Autocoherencia MODELLED: recupera una transformación de similitud inyectada (sin ruido hasta ~precisión de máquina), NO es una realización frente a datos reales de seguimiento/VLBI; determinista (con semilla); sin TRL/herencia/respaldo de ninguna agencia. (catálogo de tipos de escenario (kshana kinds --json))
  • Honestidad: autocoherencia MODELLED. La referencia independiente es la recuperación de una transformación de similitud de 7 parámetros inyectada (sin ruido hasta ~precisión de máquina) más la identidad algebraica de ida y vuelta de apply_helmert. Esto NO es una realización del marco de referencia lunar frente a datos reales de seguimiento / VLBI y no reclama ninguna precisión absoluta del marco. Determinista (con semilla). No se reclama TRL, herencia de vuelo ni respaldo de ninguna agencia. (comentario del archivo de escenario, líneas 23 a 27)
  • La reproducibilidad y el aseguramiento del software son MODELLED, no están validados: una subafirmación se comprueba externamente, pero la capacidad completa compone piezas modeladas, por lo que la capacidad sigue siendo modelada. (matriz de verificación (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Véase también#