本题要求实现一个函数，对给定平面任意两点坐标(x \n1\n​\t\n ,y \n1\n​\t\n )和(x \n2\n​\t\n ,y \n2\n​\t\n )，求这两点之间的距离。\n\n函数接口定义：\ndouble dist( d

时间: 2023-06-05 09:47:22 浏览: 161
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已知两点经纬度坐标，求距离函数

star5星 · 资源好评率100%
ouble x1, double y1, double x2, double y2);\n\n其中，dist函数返回两点之间的距离，x1,y1,x2,y2分别为两点的横纵坐标。\n\n提示：两点之间的距离公式为：\n\ndistance = sqrt((x2-x1)*(x2-x1) + (y2-y1)*(y2-y1));\n\n其中，sqrt()函数为求平方根函数。
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本题要求实现一个函数，对给定平面任意两点坐标(x \n1\n​\n ,y \n1\n​\n )和(x \n2\n​\n ,y \n2\n​\n )，求这两点之间的距离。

可以使用勾股定理求解，即距离等于两点横坐标差的平方加上纵坐标差的平方再开根号。具体公式为： distance = sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2) 其中，sqrt表示开根号的函数。
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用C++解决以下问题：给定一小一大两个矩阵A,B，设计算法，在线性时间内找到在B中出现子块A，并输出出现的子块左上角的坐标(B最左上角坐标为 (0,0))。 第一行输入两个正整数n1,m1,分别表示小矩阵A行列数。n,m≤1300,n×m≤1.7×10 ^6。 接下来n1行每行输入m1个小写字母，表示A中的元素。 下一行输入两个正整数n2 ,m2，分别表示小矩阵B行列数。n≤3000,m≤20000,n⋅m≤4.5×10 ^7 接下来n2行每行输入m2个小写字母，表示B中的元素。 每一行输出B中出现的A的全部坐标。按行从小到大输出，行数相等的优先输出列数小的。给出相应的C++代码，要求时间复杂度为O(m),用中文回答问题

以下是C++代码实现： #include #include #include #include using namespace std; // 定义哈希函数，将字符串转换为哈希值 int hashString(const string& str) { int hash = 0; for (int i = 0; i (); ...

function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) %读入实验参数 lambda=str2num(get(handles.edit1,'string'))*1e-9; %读入波长 d=str2num(get(handles.edit2,'string'))*1e-3; %读入孔距 D=str2num(get(handles.edit3,'string')); %读入观察屏距离 %读入观察范围参数 xa=str2num(get(handles.edit4,'string')); %最小的横坐标值 xb=str2num(get(handles.edit5,'string')); %最大的横坐标值 n1=str2num(get(handles.edit6,'string')); %x方向等分份数 ya=str2num(get(handles.edit7,'string')); %最小的纵坐标值 yb=str2num(get(handles.edit8,'string')); %最大的纵坐标值 n2=str2num(get(handles.edit9,'string')); %y方向等分份数 k=2pi/lambda; %计算波数 x=linspace(xa,xb,n1); %x坐标 y=linspace(ya,yb,n2); %y坐标 [x,y]=meshgrid(x,y); r1=sqrt((x-d/2).^2+y.^2+D^2); r2=sqrt((x+d/2).^2+y.^2+D^2); I=(cos(kr1)./r1+cos(kr2)./r2).^2+(sin(kr1)./r1+sin(kr2)./r2).^2; I=I/(max(max(I))); I=I255; axes(handles.axes1) x=linspace(xa,xb,n1); y=linspace(ya,yb,n2); image(x,y,I) colormap(gray(255)) xlabel('x (m)') ylabel('y (m)') title('杨氏双孔干涉条纹')

5. 计算干涉条纹强度：根据双缝干涉的公式，计算每个坐标点上的干涉条纹强度。 6. 归一化处理：对干涉条纹强度进行归一化处理，使最大值为1。 7. 显示干涉条纹图像：使用MATLAB的图像处理函数image()将干涉条纹...

用r语言优化以下代码y<-c(2,3,6,7,8,9,10,12,15) x<-c(-1,-1,0,0,0,0,1,1,1) NR<-function(a,b,eps=10^-8){ t<-0 matr<-matrix(NA,10,2);colnames(matr)<-c("a","b") repeat{ t<-t+1;m1<-0;m2<-0;n1<-0;n2<-0;mn<-0#求五个一、二阶导数 for(i in 1:9){ m1<-m1-exp(a+bx[i])+y[i];n1<-n1-x[i]exp(a+bx[i])+y[i]x[i] m2<-m2-exp(a+bx[i]);n2<-n2-x[i]x[i]exp(a+bx[i]) mn<-mn-x[i]exp(a+bx[i]) } bs<-1/(m2n2-mnmn);a<-a-bs*(m1n2-mnn1);b<-b-bs*(m2n1-m1mn) matr[t,1]<-a;matr[t,2]<-b if(t==10){ print("前十次输出结果为");print(matr);print("a和b分别的最终迭代结果为");print(a);print(b) break}}} NR(1.8,0.7)

这段代码使用了牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson method）来拟合一个指数函数，以使其最小化与给定数据点的坐标之间的距离。下面是简要的代码解释和优化建议： r # 给定数据点 y (2,3,6,7,8,9,10,12,15) x (-1,-1...

用r语言对以下代码进行优化：y<-c(2,3,6,7,8,9,10,12,15) x<-c(-1,-1,0,0,0,0,1,1,1) NR<-function(a,b.eps=10^-8){ t<-0 matr<-matrix(NA,10,2);colnames(matr)<-c("a","b") repeat{ t<-t+1;m1<-0;m2<-0;n1<-0;n2<-0;mn<-0#求五个一、二阶导数 for(i in 1:9){ m1<-m1-exp(a+b*x[i])+y[i];n1<-n1-x[i]*exp(a+b*x[i])+y[i]*x[i] m2<-m2-exp(a+b*x[i]);n2<-n2-x[i]*x[i]*exp(a+b*x[i]) mn<-mn-x[i]*exp(a+b*x[i]) } bs<-1/(m2*n2-mn*mn);a<-a-bs*(m1*n2-mn*n1);b<-b-bs*(m2*n1-m1*mn) matr[t,1]<-a;matr[t,2]<-b if(t==10){ print("前十次输出结果为");print(matr);print("a和b分别的最终迭代结果为");print(a);print(b) break}}} NR(1.8,0.7)

这段代码与之前的代码相同，使用了牛顿-拉夫逊法来拟合一个指数函数，以使其最小化与给定数据点的坐标之间的距离。下面是简要的代码解释和优化建议： r # 给定数据点 y (2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15) x (-1, ...

%% 参数优化图 %% 选择策略 strategysn = 3; strategyname_cell = { 'breakH' 'breakL' 'MAcross1' 'MAcross2' 'CL' 'crossB' '...' '...' '...' }; strategyname = strategyname_cell{ strategysn }; %% 选择时间段 begintime = 20100104; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM endtime = 20210531; % YYYYMMDD or YYYYMMDDHHMM %% 读取数据；确定开始时间与结束时间对应坐标 % 选择交易品种 sn = 1; % 选择品种序列号 Codescell = { '000001'; '000016'; '000300'; '000905'; '399005'; '399006'; 'RB'; 'HC'; 'J'; 'JM'; 'I'; 'ZC'; 'RU'; 'SP'; 'FG'; 'CU'; 'NI'; 'AL'; 'ZN'; 'FU'; 'BU'; 'SC'; 'AU'; 'AG'; 'AP'; 'SR'; 'CF'; 'JD'; 'P'; 'M'; 'RM'; 'Y'; 'OI'; 'MA'; 'PP'; 'L'; 'V'; 'TA'; 'EG' }; % 品种代码表 pname = Codescell{sn,:} % 根据序列号查表得到品种代码 % 读取数据文件 filename = [ 'Data\Daily\' pname '.csv' ]; TOHLCV = csvread( filename , 1 ); % 核对时间轴，找到给定开始时间与结束时间对应的坐标 beginidx = find( TOHLCV(:,1) == begintime ); endidx = find( TOHLCV(:,1) == endtime ); %% 回测策略 % 显示品种 disp( [ '交易品种: ' pname ] ); % 根据开始与结束时间的对应坐标截取矩阵 TOHLCV = TOHLCV( beginidx : endidx , : ); innan = find( ~isnan(TOHLCV(:,5)) ,1 ); TOHLCV = TOHLCV( innan : end , : ); begintime = TOHLCV(1,1); % 更新begintime % 模拟交易 inicash = 10^7; SI = TOHLCV(:,5) / TOHLCV(1,5); N1 = 10:10:60; % 进场信号探测窗口周期 N2 = 0.5:0.05:1.2; % 出场信号探测窗口周期 b_a = 1; % 信号探测使用高低点 (取值1)或收盘价 (取值2) AR = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 年化回报率矩阵 Sharpe = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 夏普比矩阵 Calmar = nan( numel(N1) , numel(N2) ); % 卡玛比矩阵 for i = 1 : numel(N1) for j = 1 : numel(N2) paramcell = { [N1(i) N2(j) b_a] [N1(i) N2(j) b_a] }; [ Capital , H ] = feval( [ 'Strategy_' strategyname ] , TOHLCV , paramcell , inicash ); Eqty = Capital / inicash; % 净值曲线 equitypfm = performmetrics( Eqty , 1 , SI' ); AR(i,j) = equitypfm(1); Sharpe(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(5); Calmar(i,j) = equitypfm(1) / equitypfm(2); end end [ X , Y ] = meshgrid( N1 , N2 ) ; Z = AR; % Z = (AR+Sharpe+Calmar) / 3; surf(X',Y',Z) xlabel('N1') ylabel('N2')解释代码

这段代码是一个基于MATLAB的回测策略，可以用于对不同交易品种和交易策略进行参数优化。具体来说，该代码通过读取CSV文件中的历史交易数据（OHLCV数据），并根据给定的开始时间和结束时间筛选出相应的时间段数据。...

lamda = 550e-9; % 波长 (单位：米) f = 0.5; % 焦距 (单位：米) R1 = 0.002; % 第一组圆孔半径 (单位：米) R2 = 0.004; % 第二组圆孔半径 (单位：米) d = 5 * R1; % 圆孔到屏幕的距离 (单位：米) N1 = 10; % 第一组圆孔的数量 N2 = 10; % 第二组圆孔的数量 xm = 2000 * lamda * f; [x, y] = meshgrid(-xm:1e-6:xm); m1 = 2 * pi * R1 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第一组圆孔的衍射角 m2 = 2 * pi * R2 * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 第二组圆孔的衍射角 v = pi * d * sqrt(x.^2 + y.^2) / (lamda * f); % 对衍射角做近似处理 Ic1 = (4 * (besselj(1, m1)) ./ m1).^4; % 第一组圆孔的衍射光强 Ic2 = (4 * (besselj(1, m2)) ./ m2).^4; % 第二组圆孔的衍射光强 Id = (sin(2*N1 * v) ./ sin(v)).^4 ; % 多缝干涉光强 I0 = 1; I = I0 .* (Ic1 + Ic2) .* Id; % 叠加两组圆孔的衍射光强 imshow(I * 255) xlabel('x') ylabel('y') figure mesh(x, y, I) xlabel('x') ylabel('y') zlabel('光强')

代码中使用了meshgrid函数生成网格点坐标，并使用besselj函数计算贝塞尔函数的值。最后，使用imshow函数和mesh函数分别显示光强分布的图像和三维图形。 这段代码的目的是为了研究圆孔衍射和多缝干涉的现象，并可...

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