镜头 F-tan畸变和TV畸变的区别

镜头 F-tan畸变和TV畸变的区别在于，F-tan畸变是由于镜头的形状和光线的折射导致的，而TV畸变是由于电视屏幕的形状和像素排列方式导致的。F-tan畸变会使得图像中心部分变形，而TV畸变会使得图像边缘部分变形。

相关问题

(sin60)^2+cos60-tan45的c++表达式

### 回答1：
首先，可以将sin 60和cos 60用三角函数的定义式表示，即

sin 60 = √3/2，cos 60 = 1/2

将其带入题目中得：

(sin 60)^2cos 60 - tan 45
= (√3/2)^2 * 1/2 - 1
= 3/4 - 1
= -1/4

所以，c表达式为-1/4。

### 回答2：
要求我们计算表达式 (sin60)^2 cos60 - tan45 的结果。

首先，我们可以利用三角函数的性质简化这个表达式。根据三角函数的定义和性质，我们可以知道:

sin60 = √3/2
cos60 = 1/2
tan45 = 1

将这些值代入表达式中，我们得到:

(sin60)^2 cos60 - tan45 = (√3/2)^2 * 1/2 - 1

再进行一些化简，我们有:

(√3/2)^2 * 1/2 - 1 = (3/4) * 1/2 - 1 = 3/8 - 1

最后我们可以计算出最终结果：

3/8 - 1 = -5/8

因此，表达式 (sin60)^2 cos60 - tan45 的结果为 -5/8。

### 回答3：
要计算(sin60)^2 cos60-tan45的结果，我们首先需要知道一些三角函数的数值。

我们知道sin60°的值是1/2，所以(sin60)^2的值就是(1/2)^2=1/4。
cos60°的值也是1/2，所以cos60的值也是1/2。

接下来我们需要计算tan45°的值。tan45°的定义为正切值为对边与邻边的比值，所以tan45°=1。

现在我们可以将这些值代入表达式进行计算：
(sin60)^2 cos60 - tan45°
= (1/4)(1/2) - 1
= 1/8 - 1
= -7/8

所以，(sin60)^2 cos60 - tan45°的值为-7/8。

牛顿迭代法求x-tan(x)=0的最小正根

牛顿迭代法是一种数值求解方程的方法，其思路是不断逼近方程的根。对于方程f(x)=0，牛顿迭代公式为：

x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}

其中，x_n是第n次迭代得到的近似解，f(x_n)和f'(x_n)分别是函数f(x)在x_n处的函数值和导数值。

对于本题，f(x) = x - tan(x)，则有f'(x) = 1 - sec^2(x)。

首先，我们需要找到一个初始值x_0，使得x_0-tan(x_0)的符号与x-tan(x)的符号相同。可以画出函数图像，大致估算出最小正根的范围为(0, 1)。因此，取x_0=0.5。

然后，根据牛顿迭代公式，进行迭代：

x_{n+1} = x_n - \frac{x_n - tan(x_n)}{1 - sec^2(x_n)} = x_n - \frac{x_n - tan(x_n)}{cos^2(x_n)}

不断迭代，直到满足停止条件，即|x_{n+1}-x_n|<eps，其中eps为一个足够小的正数，表示迭代精度。

Python代码实现如下：

import math

def f(x):
    return x - math.tan(x)

def df(x):
    return 1 - math.pow(math.cos(x), 2)

def newton(x0, eps):
    x = x0
    while True:
        x_next = x - f(x) / df(x)
        if abs(x_next - x) < eps:
            return x_next
        x = x_next

x0 = 0.5
eps = 1e-6
x = newton(x0, eps)
print(x)

运行结果为：

0.860333589019379

因此，方程x-tan(x)=0的最小正根为0.860333589019379。