γ=arccos⁡((√2 I_dc X_c)/U_L +cos⁡〖β_i 〗 )-φ

时间: 2024-03-22 13:40:40 浏览: 104
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sw_dist.rar_dist matlab_matlab中dist_sw_dist matlab_两点之间距离_经纬度

这个公式可以通过LaTeX语法进行排版，具体如下： $\gamma=\arccos\left(\frac{\sqrt{2}I_{dc}X_c}{U_L}+\cos\beta_i\right)-\varphi$ 其中，$\gamma$、$I_{dc}$、$X_c$、$U_L$、$\beta_i$和$\varphi$均为变量或参数。请注意，LaTeX中的函数名需要使用反斜杠进行转义。
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\[ \text{距离} = R \times \arccos\left( \sin(\phi_1) \cdot \sin(\phi_2) + \cos(\phi_1) \cdot \cos(\phi_2) \cdot \cos(\lambda_2 - \lambda_1) \right) \] 其中 \( R \) 是地球半径（大约6,371公里），\( \...

使用octave 在对于函数f(x)=cos⁡(m*arccosx)，选择合适的参数m ，进行函数迭代 x_(k+1)=f(x_k)=cos⁡(m*arccos⁡(x_k )) 从而生成随机序列。

接下来，我们可以选择起始值 x0=0.5，然后使用函数迭代公式 x_(k+1)=f(x_k)=cos(m*arccos(x_k))，对于每个 k 计算 x_k 的值，并将其加入到随机序列中。 下面是使用 Octave 代码实现这个过程的示例： octave m =...

将以下代码改为C++代码： import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

new_X[i] += std::real(std::pow(-1, m) * a_x(l*(l+1)+m) * boost::math::spherical_harmonic_r(l, m, angles[i][1], angles[i][0])); new_Y[i] += std::real(std::pow(-1, m) * a_y(l*(l+1)+m) * boost::math::...

#include <stdio.h> double arccos(double x) { double result = 0.0; double term = 1.0; // 泰勒级数的第一项为1 double term_squared = x * x; int n; for (n = 0; n <= 10; ++n) { result += term / (2 * n + 1); term *= (term_squared * (-1.0 * x * x)) / ((2 * n + 2) * (2 * n + 3)); } return result; } int main() { double x = 0.5; double result = arccos(x); printf("arccos(%.2f) = %.6f\n", x, result); return 0; }

term *= (-1.0 * term_squared) * (2 * n + 1) / ((2 * n + 2) * (2 * n + 3)); } return result; } int main() { double x = 0.5; double result = arccos(x); printf("arccos(%.2f) = %.6f\n", x, ...

#include<stdio.h> #include<math.h> double arccos(double x) { double y = atan(sqrt(1 - x*x) / x); // 初始值 double eps = 1e-8; // 精度要求 int i = 0; // 迭代次数 while (1) { double tmp = cos(y); // 临时变量 y = y - (tmp - x) / sin(y); // 牛顿迭代公式 if (fabs(cos(y) - tmp) < eps) // 满足精度要求 break; i++; if (i > 1000) // 迭代次数过多，可能陷入死循环，强制退出 break; } return y; } int main() { double x = 0.5; printf("arccos(%lf) = %lf\n", x, arccos(x)); return 0; }

在函数中，atan(sqrt(1 - x*x) / x) 计算了反余弦函数的初始值。然后，使用牛顿迭代法来逼近反余弦函数的精确值，直到满足给定的精度要求为止。具体的迭代公式是 y = y - (cos(y) - x) / sin(y)。其中，y 是当前的...

D:/对抗迁移学习/数据预处理格拉姆角场.py:57: RuntimeWarning: invalid value encountered in arccos arccos_X = np.arccos(scaled_X[1, :])

这个 RuntimeWarning 提示是因为你的 scaled_X 矩阵中存在值超出了 [-1, 1] 的范围，导致 arccos 计算时出现了非法值（NaN）。可以通过检查 scaled_X 矩阵中的值是否合法来避免这个警告。可以使用以下代码来检查： ...

import numpy as np # 向量 v1 和 v2 v1 = np.array([1, 0, 0]) v2 = np.array([1, 1, 0.5]) v1 = v1 / np.linalg.norm(v1) v2 = v2 / np.linalg.norm(v2) print(v2) # 计算夹角 theta = np.arccos(np.dot(v1, v2)) print(theta) # 计算旋转轴 v3 = np.cross(v1, v2) if np.linalg.norm(v3) != 0: v3 = v3 / np.linalg.norm(v3) else: pass # 构造旋转矩阵 cos_theta = np.cos(theta) sin_theta = np.sin(theta) rot_matrix = np.array([[cos_theta + v3[0]**2*(1-cos_theta), v3[0]*v3[1]*(1-cos_theta)-v3[2]*sin_theta, v3[0]*v3[2]*(1-cos_theta)+v3[1]*sin_theta], [v3[1]*v3[0]*(1-cos_theta)+v3[2]*sin_theta, cos_theta+v3[1]**2*(1-cos_theta), v3[1]*v3[2]*(1-cos_theta)-v3[0]*sin_theta], [v3[2]*v3[0]*(1-cos_theta)-v3[1]*sin_theta, v3[2]*v3[1]*(1-cos_theta)+v3[0]*sin_theta, cos_theta+v3[2]**2*(1-cos_theta)]]) print(rot_matrix) # 旋转向量 v8 = np.dot(rot_matrix, v1) print(v8)

2. 将v1和v2分别归一化为单位向量。 3. 计算v1和v2之间的夹角theta，使用numpy库中的arccos函数和向量点积计算。 4. 计算旋转轴v3，使用向量叉积计算。如果v3的模长为0，则说明v1和v2已经共线，不需要进行旋转，此时...

转换为python代码（clear;clc; global_coords = [10, 10; 20, 20; 40, 20; 30, 10];%%%%测量时候桥梁坐标 juli_che =[2,2,2,2];%%%%测量时候车辆中心距离距离桥梁距离 center(1) = mean(global_coords(:,1)); center(2) = mean(global_coords(:,2)); weizhi_che = [10, 10]; weizhi_che1 = [20, 20]; weizhi_che2=weizhi_che - weizhi_che1; weizhi_qiao2= global_coords(2,:)-global_coords(1,:); theta = acos(dot(weizhi_che2,weizhi_qiao2)/(norm(weizhi_che2)*norm(weizhi_qiao2)))/pi*180; %%%%%%%判断逻辑 juli_cheqiao=juli_cheandqiao(weizhi_che ,center) if juli_cheqiao<20 && abs(theta)<30 %%%%开始采集的条件 1;%%%%%给mqtt发送启动采样的命令 if juli_cheqiao<20 %%%%%结束采集的条件 2;%%%%%给mqtt发送结束采集的命令 else end else end）

theta = np.arccos(np.dot(weizhi_che2, weizhi_qiao2) / (np.linalg.norm(weizhi_che2) * np.linalg.norm(weizhi_qiao2))) / np.pi * 180 if juli_cheandqiao(weizhi_che, center) (theta) # 开始采集的条件 1 ...

{arccos{[(y-x)²+1600-(x+y)²]/[80(y-x)]}-arccos{[1600+(y-x)²-(y-x)²]/[80(y-x)]}=45°

$$\begin{aligned} & \arccos{\left(\frac{(y-x)^2+1600-(x+y)^2}{80(y-x)}\right)} - \arccos{\left(\frac{1600+(y-x)^2-(y-x)^2}{80(y-x)}\right)} = \frac{\pi}{4} \\ \Rightarrow & \arccos{\left(\frac{(y-x)^2...

解释代码：def main(args): obj_names = np.loadtxt(args.obj_file, dtype=str) N_map = np.load(args.N_map_file) mask = cv2.imread(args.mask_file, 0) N = N_map[mask > 0] L = np.loadtxt(args.L_file) if args.stokes_file is None: stokes = np.tile(np.array([[1, 0, 0, 0]]), (len(L), 1)) else: stokes = np.loadtxt(args.stokes_file) v = np.array([0., 0., 1.], dtype=float) H = (L + v) / np.linalg.norm(L + v, axis=1, keepdims=True) theta_d = np.arccos(np.sum(L * H, axis=1)) norm = np.linalg.norm(L - H, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 Q = (L - H) / norm for i_obj, obj_name in enumerate(obj_names[args.obj_range[0]:args.obj_range[1]]): print('===== {} - {} start ====='.format(i_obj, obj_name)) obj_name = str(obj_name) pbrdf = PBRDF(os.path.join(args.pbrdf_dir, obj_name + 'matlab', obj_name + 'pbrdf.mat')) ret = Parallel(n_jobs=args.n_jobs, verbose=5, prefer='threads')([delayed(render)(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q) for i, n in enumerate(N)]) ret.sort(key=lambda x: x[0]) M = np.array([x[1] for x in ret], dtype=float) if args.save_type != 'raw': M = M / M.max() pimgs = np.zeros((len(L), 4) + N_map.shape) pimgs[:, :, mask > 0] = M.transpose(2, 1, 0, 3) out_path = os.path.join(args.out_dir, obj_name) makedirs(out_path) print('Saving images...') fnames = [] for i, imgs in enumerate(tqdm(pimgs)): if args.save_type == 'npy' or args.save_type == 'raw': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.npy'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) np.save(os.path.join(out_path, fname), img) elif args.save_type == 'png': for img, pangle in zip(imgs, pangles): fname = '{:03d}{:03d}.png'.format(i + 1, pangle) fnames.append(fname) img = img * np.iinfo(np.uint16).max img = img[..., ::-1] cv2.imwrite(os.path.join(out_path, fname), img.astype(np.uint16)) np.save(os.path.join(out_path, 'normal_gt.npy'), N_map) shutil.copyfile(args.mask_file, os.path.join(out_path, 'mask.png')) shutil.copyfile(args.L_file, os.path.join(out_path, 'light_directions.txt')) print('===== {} - {} done ====='.format(i_obj, obj_name))

4. 根据掩膜图选择出在场景中的光源方向向量 L。 5. 如果提供了 Stokes 向量文件，则从中加载 Stokes 向量 stokes；否则使用默认值。 6. 计算观测方向向量 v 和半角向量 H。 7. 计算太阳和观测方向之间的...
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三角函数（sin, cos, tan, cot）和它们的反函数（Arcsin, Arccos, Arctan, ArcCot）以及sec（正割）和csc（正弦的倒数，也称为 cosecant）都是在几何和物理中不可或缺的。这些函数接受角度（通常以弧度为单位）作为...

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arccos_table[i] = acos(i / 100.0) * 180 / M_PI; } } float arccos_lookup(int value) { int index = value * 100 / 32768; if (index ) index = 0; if (index > 100) index = 100; return arccos_table...

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解释代码：def render(i, pbrdf, n, L, stokes, H, theta_d, Q): nL = L @ n theta_h = np.arccos(np.clip(H @ n, -1., 1.)) norm = np.linalg.norm(H - n, axis=1, keepdims=True) norm[norm == 0] = 1 P = (H - n) / norm phi_d = np.arccos(np.clip(np.sum(P * Q, axis=1), -1., 1.)) ret = np.zeros((4,) + L.shape, dtype=float) D = np.array([ [0.5, 0.5, 0], [0.5, 0, 0.5], [0.5, -0.5, 0], [0.5, 0, -0.5], ], dtype=float) for j in range(len(L)): if nL[j] <= 0: continue matrix = np.array(pbrdf.get_interpolated_mueller_matrix(theta_h=theta_h[j], theta_d=theta_d[j], phi_d=phi_d[j]), dtype=float) blue = matrix[0] @ stokes[j] green = matrix[2] @ stokes[j] red = matrix[4] @ stokes[j] ret[:, j, 0] = D @ red[:3] ret[:, j, 1] = D @ green[:3] ret[:, j, 2] = D @ blue[:3] ret = np.nan_to_num(ret) # ret[ret < 0] = 0 return i, ret

函数的输入参数包括：表面点的法向量 n，光源方向 L，观测方向 Q，以及一些用于计算渲染值的参数，比如 pbrdf（Physically-Based Rendering Distribution Function），Stokes 矩阵 stokes，半角向量 H，...

def set_tayloraxes(fig, location): trans = PolarAxes.PolarTransform() r1_locs = np.hstack((np.arange(1, 10) / 10.0, [0.95, 0.99,1])) t1_locs = np.arccos(r1_locs) gl1 = grid_finder.FixedLocator(t1_locs) tf1 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(t1_locs, map(str, r1_locs)))) r2_locs = np.arange(0, 2, 0.2) #r2_labels = ['0 ', '0.25 ', '0.50 ', '0.75 ', 'REF ', '1.25 ', '1.50 ', '1.75 '] r2_labels = ['0 ', '0.2 ', '0.4 ', '0.6','0.8 ', 'REF ', '1 ', '1.2 ', '1.4 ','1.6 ', '1.8 ', '2 '] gl2 = grid_finder.FixedLocator(r2_locs) tf2 = grid_finder.DictFormatter(dict(zip(r2_locs, map(str, r2_labels)))) ghelper = floating_axes.GridHelperCurveLinear(trans, extremes=(0, np.pi / 2, 0,2), grid_locator1=gl1, tick_formatter1=tf1, grid_locator2=gl2, tick_formatter2=tf2) ax = floating_axes.FloatingSubplot(fig, location, grid_helper=ghelper) fig.add_subplot(ax) ax.axis["top"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["top"].toggle(ticklabels=True, label=True) ax.axis["top"].major_ticklabels.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_axis_direction("top") ax.axis["top"].label.set_text("Correlation") ax.axis["top"].label.set_fontsize(14) ax.axis["left"].set_axis_direction("bottom") ax.axis["left"].label.set_text("Standard deviation") ax.axis["left"].label.set_fontsize(14) ax.axis["right"].set_axis_direction("top") ax.axis["right"].toggle(ticklabels=True) ax.axis["right"].major_ticklabels.set_axis_direction("left") ax.axis["bottom"].set_visible(False) ax.grid(True) polar_ax = ax.get_aux_axes(trans) rs, ts = np.meshgrid(np.linspace(0, 2, 100), np.linspace(0, np.pi / 2, 100)) rms = np.sqrt(1 + rs ** 2 - 2 * rs * np.cos(ts)) CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--') plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) t = np.linspace(0, np.pi / 2) r = np.zeros_like(t) + 1 polar_ax.plot(t, r, 'k--') polar_ax.text(np.pi/2+0.032,1.02, " 1.00", size=10.3,ha="right", va="top", bbox=dict(boxstyle="square",ec='w',fc='w')) return polar_ax这段函数中如何让虚线中的数字消失

要让虚线中的数字消失，可以将contour函数调用时的参数inline设置为False，即： CS = polar_ax.contour(ts, rs, rms, colors='gray', linestyles='--', inline=False) 然后在调用clabel函数时也需要将inline设置为...

改成python代码:H11=dot(P2_0degT,REF)/(norm(P2_0degT,2)*norm(REF,2));H11=acos(H11)

import numpy as np # 假设已经定义了 P2_0degT 和 REF 两个向量 # 计算点积 dot_product = np.dot(P2_0degT, REF) # 计算两个向量的2-范数 norm_P2_0degT = np.linalg.norm(P2_0degT, ord=2...H11 = np.arccos(H11)

方程1：A*sin(wt+phi) = Y_1 方程2：A*w*cos(wt+phi) = Y_1 – Y_0 已知Y_1和Y_0和t，求w和pihi

根据方程1和方程2，可以得到： w = sqrt((Y_1 - Y_0)/A^2) phi = arccos(Y_1 - Y_0)/(A*w) 其中，sqrt表示平方根，arccos表示反余弦函数。

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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