设点P=(1,yo,Z0),其中y是2302020211除以5的余数+1,求曲面z=x²-3xy+5y²在点P处的与x轴成锐角的单位法向量。计算结果保留8位有效数字。请用MATLAB解决这道问题

时间: 2024-12-17 10:21:10 浏览: 11
首先,我们需要确定点P的y坐标。由于y等于2302020211除以5的余数加1,我们可以用Python计算这个余数并加上1,因为后续要用到该值。 ```python remainder = 2302020211 % 5 yo = remainder + 1 ``` 然后我们将yo的值用于点P的坐标,即P=(1, yo, Z0)。接下来,我们计算曲面 \( z = x^2 - 3xy + 5y^2 \) 在点P处的偏导数,它们分别对应于法向量的分量。对于单位法向量,我们需要求出切平面斜率的负倒数,并将其归一化。 在MATLAB中,这部分可以表示为: ```matlab syms x y Z0 % 定义变量 f(x, y) = x^2 - 3*x*y + 5*y^2; % 定义函数 % 计算关于x和y的偏导数 df_dx = diff(f, x); df_dy = diff(f, y); % 将x设为1,y设为yo(需要先计算得到) x_at_p = 1; y_at_p = yo; % 法向量的两个分量 normal_x = df_dx(subs(f, {x, y}, {x_at_p, y_at_p})); normal_y = df_dy(subs(f, {x, y}, {x_at_p, y_at_p})); % 法向量的模 norm = sqrt(normal_x^2 + normal_y^2); % 单位法向量 (归一化) unit_normal_x = normal_x / norm; unit_normal_y = normal_y / norm; % 判断与x轴的夹角是否为锐角 if unit_normal_x > 0 angle_with_x_axis = acos(unit_normal_x); else % 如果法向量在第一和第三象限,角度为π - acos(|unit_normal_x|) angle_with_x_axis = pi - acos(abs(unit_normal_x)); end % 四舍五入到8位有效数字 unit_normal_x_rounded = round(unit_normal_x * 1e8) / 1e8; unit_normal_y_rounded = round(unit_normal_y * 1e8) / 1e8; angle_with_x_axis_degrees = round(angle_with_x_axis * 180 / pi, 8); % 结果 disp(['Point P: (' num2str(1) ', ' num2str(yo) ', ' num2str(Z0) ')']); disp(['Unit normal vector: (' num2str(unit_normal_x_rounded) ', ' num2str(unit_normal_y_rounded) ')']); disp(['Angle with x-axis in degrees: ' num2str(angle_with_x_axis_degrees)]); ``` 请将上述代码复制到MATLAB编辑器中运行,注意你需要先计算yo的值,然后根据yo的结果获取最终的单位法向量和角度。因为题目中未给出Z0的具体数值,这里无法直接计算,你需要提供Z0的值才能完整执行。如果Z0未知,你可以设定一个假设值来演示如何操作。
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data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis y = np.array(y) #创建决策树算法对象 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) #构建决策树 tree_clf.fit(x,y) #绘制决策树结构 tree.plot_tree(tree_clf) from matplotlib.colors import ListedColormap plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #定义绘制决策树边界的函数 def plot_decision_boundary(clf, X, y, axes=[0, 10 , 0 , 5], data=True, legend=False, plot_training=True): x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s) X_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()] y_pred = clf.predict(X_new).reshape(x1.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#fafab0', '#0909ff', '#a0faa0']) plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap) if not data: custom_cmap2 = ListedColormap(['#7d7d58', '#4c4c7f', '#507d50']) plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8) if plot_training: plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], "yo", label="0") plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1],"bs", label="1") plt.axis(axes) if data: plt.xlabel("属性",fontsize=14) plt.ylabel("特征",fontsize=14) else: plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18) plt.xlabel(r"$x_2$", fontsize=18,rotation=0) if legend: plt.legend(loc="lower right", fontsize=14) tree_clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=4,random_state=43) tree_clf1.fit(x,y) tree_clf2.fit(x,y) plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(121) plot_decision_boundary(tree_clf1, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖一') plt.subplot(122) plot_decision_boundary(tree_clf2, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖二')

global Winds; %风速 global g; %重力加速度 global kk; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 global Xmax; global Ymax; global Dxy; global flag; global VX; global VY; global VZ; flag = 0; g = 9.8; %重力加速度 kk = 1/40; %仿真模型沙盘和实际区域的大小比例 %仿真的间隔 Dxy = 4; %仿真覆盖的海域范围 Xmax = 1000; Ymax = 1000; Start = 200; x = [Start:Dxy:Xmax]; Ymax2 = round(Ymax/2); y = [Start:Dxy:Ymax2]; [xo,yo]= meshgrid(x,y); z2 = zeros(size(x)); %海浪自身运动的波高 r = (3.5325*Winds^2.5)/1000; %海浪自身运动的波长 k = 2*g./(3*Winds^2); L = 2*pi./k; %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %波频率 w = sqrt(2/3)*g./T; t = 0; while(flag == 0) disp('the wind speed is');Winds t = t + 1; for i = 1:(Ymax2-Start)/Dxy+1 for j = 1:(Xmax-Start)/Dxy+1 %衰减系数 d = sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2); alphas = exp(-0.07*d) - 0.18; z2(i,j) = alphas*r*cos(k*sqrt((xo(1,j)-0)^2 + (yo(1,j)-0)^2) - w*t); end end %显示局部效果 axes(handles.axes1); surfl(xo,yo,z2); axis([Start-50 Xmax+50 Start-50 Ymax2+50 -8 10]); shading interp; colormap([143/255,157/255,203/255]); alpha(0.75); lightangle(-30,90); view([VX,VY,VZ]); pause(0.1); %海浪自身运动的波长 k = 2*g/(3*Winds^2); Ls = 2*pi/k; set(handles.edit1,'String',num2str(Ls)); %计算得到海浪的参数指标 %海浪自身运动的波高 rs = (3.5325*Winds^2.5)/1000; set(handles.edit3,'String',num2str(rs)); %周期T T = sqrt(2*pi*L/g); %速度 c = g*T/(2*pi); set(handles.edit4,'String',num2str(c)); %波频率 w = sqrt(2/3)*g/T; set(handles.edit5,'String',num2str(w/2/pi)); end

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