创建ZY为名的数据库,创建m31为名的数据表并将创建过程写出来
时间: 2024-02-23 21:57:48 浏览: 25
好的,以下是在 MySQL 中创建名为 ZY 的数据库,并在其中创建名为 m31 的数据表的 SQL 语句:
首先,登录 MySQL:
```
mysql -u root -p
```
输入密码后,进入 MySQL 命令行后,创建名为 ZY 的数据库:
```
CREATE DATABASE ZY;
```
接着,选择刚创建的数据库:
```
USE ZY;
```
然后,创建名为 m31 的数据表,包含 id、name、age 三个字段:
```
CREATE TABLE m31 (
id INT(6) UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(30) NOT NULL,
age INT(3) NOT NULL
);
```
创建完毕后,可以通过以下命令查看刚才创建的数据表结构:
```
DESCRIBE m31;
```
这样就创建了一个名为 ZY 的数据库,并在其中创建了一个名为 m31 的数据表。
相关问题
NX二次开发,用C++ 写一个OBB算法来创建实体的最小包容盒
OBB(oriented bounding box)算法是一种用于计算三维物体包围盒的算法,它可以创建一个最小的、能够完全包含物体的矩形盒子。以下是使用C++语言编写OBB算法的基本步骤:
1. 定义点和向量结构体
```c++
struct Point {
float x, y, z;
};
struct Vector {
float x, y, z;
};
```
2. 计算物体的中心点
```c++
Point computeCenterPoint(Point* points, int numPoints) {
Point center = { 0.0f, 0.0f, 0.0f };
for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
center.x += points[i].x;
center.y += points[i].y;
center.z += points[i].z;
}
center.x /= numPoints;
center.y /= numPoints;
center.z /= numPoints;
return center;
}
```
3. 计算物体的协方差矩阵
```c++
Matrix3x3 computeCovarianceMatrix(Point* points, int numPoints) {
Point center = computeCenterPoint(points, numPoints);
Matrix3x3 covarianceMatrix = { 0.0f };
for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
Vector v = { points[i].x - center.x, points[i].y - center.y, points[i].z - center.z };
covarianceMatrix.m11 += v.x * v.x;
covarianceMatrix.m12 += v.x * v.y;
covarianceMatrix.m13 += v.x * v.z;
covarianceMatrix.m21 += v.y * v.x;
covarianceMatrix.m22 += v.y * v.y;
covarianceMatrix.m23 += v.y * v.z;
covarianceMatrix.m31 += v.z * v.x;
covarianceMatrix.m32 += v.z * v.y;
covarianceMatrix.m33 += v.z * v.z;
}
covarianceMatrix.m11 /= numPoints;
covarianceMatrix.m12 /= numPoints;
covarianceMatrix.m13 /= numPoints;
covarianceMatrix.m21 = covarianceMatrix.m12;
covarianceMatrix.m22 /= numPoints;
covarianceMatrix.m23 /= numPoints;
covarianceMatrix.m31 = covarianceMatrix.m13;
covarianceMatrix.m32 = covarianceMatrix.m23;
covarianceMatrix.m33 /= numPoints;
return covarianceMatrix;
}
```
4. 计算物体的主轴
```c++
void computePrincipalAxis(Matrix3x3 covarianceMatrix, Vector* axis) {
float eigenvalues[3];
Vector eigenvectors[3];
diagonalize(covarianceMatrix, eigenvalues, eigenvectors);
int maxEigenvalueIndex = 0;
float maxEigenvalue = eigenvalues[0];
for (int i = 1; i < 3; i++) {
if (eigenvalues[i] > maxEigenvalue) {
maxEigenvalueIndex = i;
maxEigenvalue = eigenvalues[i];
}
}
axis->x = eigenvectors[maxEigenvalueIndex].x;
axis->y = eigenvectors[maxEigenvalueIndex].y;
axis->z = eigenvectors[maxEigenvalueIndex].z;
}
```
5. 计算物体的OBB
```c++
void computeOBB(Point* points, int numPoints, Point* obbCenter, Vector* obbAxis, Vector* obbExtent) {
Matrix3x3 covarianceMatrix = computeCovarianceMatrix(points, numPoints);
computePrincipalAxis(covarianceMatrix, obbAxis);
Point center = computeCenterPoint(points, numPoints);
obbCenter->x = center.x + obbAxis->x * dotProduct(points[0], *obbAxis);
obbCenter->y = center.y + obbAxis->y * dotProduct(points[0], *obbAxis);
obbCenter->z = center.z + obbAxis->z * dotProduct(points[0], *obbAxis);
float minX, minY, minZ, maxX, maxY, maxZ;
minX = minY = minZ = FLT_MAX;
maxX = maxY = maxZ = -FLT_MAX;
for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
Vector p = { points[i].x - obbCenter->x, points[i].y - obbCenter->y, points[i].z - obbCenter->z };
Vector e = { obbAxis->x * dotProduct(p, *obbAxis), obbAxis->y * dotProduct(p, *obbAxis), obbAxis->z * dotProduct(p, *obbAxis) };
if (e.x < minX) minX = e.x;
if (e.y < minY) minY = e.y;
if (e.z < minZ) minZ = e.z;
if (e.x > maxX) maxX = e.x;
if (e.y > maxY) maxY = e.y;
if (e.z > maxZ) maxZ = e.z;
}
obbExtent->x = (maxX - minX) * 0.5f;
obbExtent->y = (maxY - minY) * 0.5f;
obbExtent->z = (maxZ - minZ) * 0.5f;
}
```
6. 计算两个OBB之间的距离
```c++
float computeOBBDistance(Point* obb1Center, Vector* obb1Axis, Vector* obb1Extent, Point* obb2Center, Vector* obb2Axis, Vector* obb2Extent) {
Vector d = { obb2Center->x - obb1Center->x, obb2Center->y - obb1Center->y, obb2Center->z - obb1Center->z };
float distance = fabs(dotProduct(d, *obb1Axis));
distance -= fabs(dotProduct(d, *obb2Axis));
Vector crossProduct = cross(*obb1Axis, *obb2Axis);
distance += fabs(dotProduct(d, crossProduct));
for (int i = 0; i < 3; i++) {
distance -= fabs(dotProduct(crossProduct, Vector{ obb2Extent->x * obb2Axis->x, obb2Extent->y * obb2Axis->y, obb2Extent->z * obb2Axis->z }));
crossProduct = cross(*obb1Axis, Vector{ obb2Axis->x, obb2Axis->y, obb2Axis->z });
distance += fabs(dotProduct(d, crossProduct));
}
return distance;
}
```
以上是使用C++语言编写OBB算法的基本步骤,你可以根据自己的需求进行调整。
为什么说桥梁振动问题最终可以化为求矩阵的特征值和特征向量的问题?请举例说明,并代入数据,演示计算过程,最后请你告诉我,求出来的特征值与特征向量有什么工程意义
桥梁振动问题最终可以化为求矩阵的特征值和特征向量的问题,是因为这些问题可以用一个矩阵来描述。例如,我们考虑一座三跨桥,假设每跨两端的位移为u1,u2,u3,那么桥的位移矩阵就可以用如下的形式表示:U=[u1,u2,u3]M=[m11,m12,m13;m21,m22,m23;m31,m32,m33]其中M称为运动矩阵,它描述了桥梁的位移之间的关系,它可以用如下形式表示:
M=[m11,m12,m13;m21,m22,m23;m31,m32,m33]求解M的特征值和特征向量就可以得到桥梁的振动特征,具体来说,M的特征值表示桥梁的振动频率,而特征向量表示桥梁振动的模式。有了这些特征值和特征向量,我们就可以预测桥梁的振动情况和行为,从而更好地设计桥梁的结构,避免力学风险。
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