Tłumaczenie maszynowe, niezweryfikowane przez osobę, dla której polski jest językiem ojczystym. Wzorcem jest wersja angielska.

Strony rodzajów scenariuszyEdytuj na GitHubieŹródło: docs/kinds/by-kind/lunar-frame-realisation.md

lunar-frame-realisation (rodzaj scenariusza)

Rodzaj scenariusza silnika v0.40.0, rodzina Przestrzeń księżycowa i cislunarna. Wyłącznie doradczo: wynik analizy z narzędzia badawczo-inżynieryjnego; nie jest to sprzęt nawigacyjny z zatwierdzeniem typu ani usługa bezpieczeństwa życia. Każda etykieta tutaj pochodzi od silnika lub z macierzy weryfikacji; rodzaj jest MODELLED, o ile macierz nie mówi inaczej (jak zdobywa się etykietę: sekcja Evidence w README).

Co robi#

Modelowana realizacja księżycowego układu odniesienia: dopasowanie 7-parametrowego układu Helmerta (podobieństwa) — 3 translacje, 3 małe obroty, 1 skala — wiążące oszacowany zbiór współrzędnych punktów MCMF pochodzących z selenograficznych do układu odniesienia metodą ważonych najmniejszych kwadratów (crate::batch_ls::gauss_newton), plus proste powiązanie orientacji wyrażające zrealizowany mały obrót wokół osi ICRF względem orientacji ciała IAU 2015 WGCCRE. Scenariusz wprowadza znaną małą transformację (translacja ~dziesiątki m, obrót ~µrad, skala ~1e-7) do dobrze rozłożonej syntetycznej sieci punktów, dodaje szum gaussowski z zadanym ziarnem, odzyskuje układ odniesienia i podaje odzyskaną transformację, błąd odzyskania na parametr względem wprowadzonej prawdy oraz resztę RMS po dopasowaniu. MODELLED samospójność — odzyskuje wprowadzoną transformację podobieństwa (bez szumu do ~precyzji maszynowej), NIE jest to realizacja względem rzeczywistych danych śledzenia/VLBI; deterministyczne (z ziarnem); bez TRL, dorobku ani poparcia agencji.

Jeden przebieg scenarios/lunar-frame-realisation.toml podsumowuje się tak: lunar-frame-realisation | 8 punktów | błąd translacji 3.125e-1 m, błąd obrotu 3.418e-7 rad, błąd skali -5.891e2 ppb | reszta rms 0,887 m | converged false

Wejścia#

Ze schematu (kshana kinds --json):

  • Pola wymagane: brak
  • Pola opcjonalne: 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

Przykład scenarios/lunar-frame-realisation.toml ustawia między innymi:

Pole Wartość Jednostka
epoch_day 1 d
epoch_month 1 nie podano
epoch_year 2024 nie podano
kind lunar-frame-realisation tekst
n_points 8 liczba
noise_sigma_m 1 m
rot_x_urad 3 nie podano
rot_y_urad -2 nie podano
rot_z_urad 5 nie podano
scale_ppb 100 ppb
seed 42 nie podano
tx_m 25 m

Uruchom#

kshana scenarios/lunar-frame-realisation.toml

Co daje#

Wyniki skalarne tego przebiegu, z jednostkami podanymi przez silnik:

Wynik Wartość Jednostka
converged false flaga
evidence.id_rule stabilny identyfikator wiersza macierzy (ID tekst
evidence.matrix docs/VERIFICATION-MATRIX.md tekst
evidence.tier MODELLED tekst
injected.scale_ppb 100 ppb
n_points 8 liczba
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
Wykres, który silnik zapisuje dla scenarios/lunar-frame-realisation.toml, rodzaj lunar-frame-realisation

Dowody#

Żaden wiersz macierzy nie wymienia tego rodzaju po nazwie; etykieta na jego wyniku jest własną etykietą silnika, powyżej.

Wiersze, które sam przebieg wykorzystał, wraz z wyrocznią, jaką macierz podaje dla każdego (publiczne źródła są tam wymienione):

  • MODELLED Deterministyczne, haszowane na poziomie scenariusza, bramki SBOM i złotych wyników między platformami. Wyrocznia (ExternalDataset): zgodność SBOM z oficjalnym schematem JSON CycloneDX 1,5 (+ prawidłowe identyfikatory SPDX): zewnętrzny opublikowany standard, zero błędów walidacji w całym grafie zależności; część dotycząca determinizmu wskaźników jakości i odtwarzalności bajt w bajt pozostaje przypiętą kontrolą samospójności, więc wiersz pozostaje MODELLED
  • VALIDATED Dopasowanie 7-parametrowego układu odniesienia Helmerta + powiązanie orientacji ICRF z sieci punktów. Wyrocznia (ExternalDataset): niezależny solver przekształcenia podobieństwa Umeyamy (Horna) ważonego w postaci zamkniętej (oparty na SVD numpy/scipy; Umeyama 1991 IEEE TPAMI, Horn 1987 JOSA A) — inny algorytm niż iteracyjne dopasowanie Gaussa–Newtona w kshana, dochodzący do tego samego jednoznacznie określonego optimum ważonych najmniejszych kwadratów na identycznych bajtowo sieciach punktów

Ograniczenia#

Co raport samego przebiegu podaje jako niemodelowane lub niesprawdzone względem niezależnego wzorca:

  • MODELLED samospójność — odzyskuje wprowadzoną transformację podobieństwa (bez szumu do ~precyzji maszynowej), NIE jest to realizacja względem rzeczywistych danych śledzenia/VLBI; deterministyczne (z ziarnem); bez TRL, dorobku ani poparcia agencji. (katalog rodzajów (kshana kinds --json))
  • Rzetelność: MODELLED samospójność. Wyrocznią jest odzyskanie wprowadzonej 7-parametrowej transformacji podobieństwa (bez szumu do ~precyzji maszynowej) oraz algebraiczna tożsamość obiegu w obie strony dla apply_helmert. To NIE jest realizacja księżycowego układu odniesienia względem rzeczywistych danych śledzenia / VLBI i nie rości sobie żadnej bezwzględnej dokładności układu odniesienia. Deterministyczne (z ziarnem). Nie deklaruje się TRL, dorobku lotniczego ani poparcia agencji. (komentarz w pliku scenariusza, wiersze 23 do 27)
  • Odtwarzalność i zapewnienie jakości oprogramowania jest MODELLED, nie jest sprawdzona względem niezależnego wzorca: jedno twierdzenie składowe jest sprawdzone zewnętrznie, ale cała możliwość składa się z elementów obliczonych na podstawie modelu, więc pozostaje obliczona na podstawie modelu. (macierz weryfikacji (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Zobacz też#