精度比acos , asin 什么的高些. Parameters y Value representing the proportion of the y-coordinate. x Value representing the proportion of the x-coordinate. If both arguments passed are zero, a domain error occurs. 所以使用前只需排除x=y=0的情况 例子: /* atan2 example */ #in

//还需加PI 和 mabs 函数 double chg(double x,double y) { double tmps; )<1e-) { ) tmps=90.0; else tmps=270.0; } else { tmps=y/x; //将这个点的斜率求出来 )<1e-) { ) tmps=0.0; else tmps=180.0; } else { tmps=atan(tmps);//求出角度 tmps=(180.0/PI)*tmps; &&y<) tmps +

三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到的办法就是利用级数展开,比如泰勒级数来逼近三角函数,只要项数取得足够多就能以任意的精度来逼近函数值.除了泰勒级数逼近之外,还有其

三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到的办法就是利用级数展开,比如泰勒级数来逼近三角函数,只要项数取得足够多就能以任意的精度来逼近函数值.除了泰勒级数逼近之外,还有其

A - Building Fence Time Limit:1000MS     Memory Limit:65535KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description Long long ago, there is a famous farmer named John. He owns a big farm and many cows. There are two kinds of cows on his farm, o

#include <iostream> #include <cmath> #include <vector> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> using namespace std; #define MAX_N 110 /*------------------常量区----------------

写几何题总是提心吊胆.精度问题真心吓人. 其实思路挺简单的一道题,真是什么算法和几何double搞到一块,心里就虚虚的. 思路:求出所有圆之间的交点,然后用这些交点跑一遍最短路就可以了. Aircraft Time Limit: 10000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1244    Accepted Submission(s): 304 Proble

这可能是我第五次学FFT了--菜哭qwq 先给出一些个人认为非常优秀的参考资料: 一小时学会快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform) - 知乎 小学生都能看懂的FFT!!! - 胡小兔 - 博客园 快速傅里叶变换(FFT)用于计算两个\(n\)次多项式相乘,能把复杂度从朴素的\(O(n^2)\)优化到\(O(nlog_2n)\).一个常见的应用是计算大整数相乘. 本文中所有多项式默认\(x\)为变量,其他字母均为常数.所有角均为弧度制. 一.多项式的两种表示方法 我们平时常

首先,在写这篇博客之前,我还没有完全学会FFT. 先把会的部分打好,加深一下记忆(也可以说是做笔记吧). 初三了,还不会FFT,要退役喽-- 多项式乘法 点开这篇博客之前,你就应该知道,FFT是用来求多项式乘法的. 什么是多项式,什么是多项式乘法? 不讲.初一内容. 如果要求多项式乘法,有一个非常显然的做法,就是暴力. 时间复杂度是O(N2)O(N^2)O(N2)的,很朴素. 然而FFT这个东西可以将其复杂度优化到O(Nlg⁡N)O(N\lg N)O(NlgN). 点值表示法 对s于一个多项式A

前言 啊摸鱼真爽哈哈哈哈哈哈 这个假期努力多更几篇( 理解本算法需对一些< 常 用 >数学概念比较清楚,如复数.虚数.三角函数等(不会的自己查去(其实就是懒得写了(￢︿̫̿￢☆) 整理了一点点资料(确信 本文仅为作者的总结与完善和本人的理解与观点,有任何误导性错误请多多指出 [WARNING]文笔极差,文章极度啰嗦且可能有些迷惑hhh,尽力了_(:з)∠)_ 概述(可略过 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为 DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散

http://www.cnblogs.com/touchblue/archive/2013/01/15/2861952.html 现代通信中.IQ调制基本上属于是标准配置,由于利用IQ调制能够做出全部的调制方式. 可是IQ调制究竟是怎么工作的.为什么须要星座映射.成型滤波又是用来干嘛的. 这个呢,讲通信原理的时候倒是都会泛泛的提到一下,但因为这部分不好出题,所以通常不会作为重点.但换句话说即使眼下国内的大部分讲通信原理的老师.恐怕自己也就是从数学公式上理解了一下.真正的物理上的通信过程是怎么样的

LOJ 莫队.发现只需要维护前驱后继就可以了. 但是加入一个点需要找到它当前的前驱后继,很麻烦还带个\(\log\). 但是如果只有删除某个点,只需要更新一下它的前驱后继即可. 用回滚莫队就好惹. 撤销,即重新加入点时,按顺序把每个点的前驱后继改回来即可. 不需要求斜率=-= atan2(y,x):返回点\((x,y)\)与\(x\)轴正半轴的夹角. //6527ms 8292K #include <cmath> #include <cstdio> #include <cct

现代通信中,IQ调制基本上属于是标准配置,因为利用IQ调制可以做出所有的调制方式. 但是IQ调制到底是怎么工作的,为什么需要星座映射,成型滤波又是用来干嘛的.这个呢,讲通信原理的时候倒是都会泛泛的提到一下,但由于这部分不好出题,所以通常不会作为重点.但换句话说即使目前国内的大部分讲通信原理的老师,恐怕自己也就是从数学公式上理解了一下.真正的物理上的通信过程是怎么样的,恐怕他们也不理解.所以说到底国内的通信课程,大多都停留在“黑板通信”的程度,稍微好一点的呢,做到的“仿真通信”的程度.离实际的通信

枚举所有可能的半径,然后将所有满足这个半径的点按角度(与x轴正半轴的夹角)排序. 然后一遍扫描求出在这个半径下选k个点所需的最小面积 . 思路还是比较简单,实现略有些繁琐. 要先将点的坐标转换为角度. 如果用斜率的方法的话有些繁琐. Fire-Control System Time Limit: 12000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2047    

传送门: http://codeforces.com/problemset/problem/598/C Nearest vectors time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output You are given the set of vectors on the plane, each of them starting at

这题只能呵呵了. 东搞西搞,折腾快一天,最后用了一个800多行的代码AC了. 好好的题目你卡这种精度干啥. 还有要卡您就多卡点行不,为什么long double 又可以过... 废了N长时间写个了不管精度的解法,结果网上看别人都是几十行代码轻松搞定,真是要吐血. 不过 还是学了一些东西的. 第一个 :atan2() 函数 想当年sb的我还自己写了个,已知(x,y)的坐标求与x正半轴夹角的模板,但是在这题中精度就过不了了. 用法: 对于坐标(x,y),atan2(y,x) 返回 [-pi,pi]

#include <stdio.h> #include <math.h> int main(){ int px,tx;double alpha; int T;scanf("%d",&T); while(T--){ scanf("%d%d%lf",&px,&tx,&alpha); double b=tan(alpha); double cx=(px-tx); double a=(-b*cx-b*tx)/(tx*t

位置传感器:旋转编码器          MCU:STM32F405RGT6          功率MOS驱动芯片:DRV8301 全文均假设在无弱磁控制的情况下 FOC算法理论 首先,我们要知道FOC是用来干什么的?有什么用?相比于BLDC的六步方波驱动有什么优点? 传统的六步方波驱动由于产生的磁场旋转运动不连续,导致电机转子受的驱动力矩发生突变(转矩脉动),即使通过增加电机极对数也不能的很好解决这一问题.另外由于方波驱动产生的驱动力不能全部的用于转子切线方向的转矩,还有一部分力损失在转子径向

众所周知,tzc 在 2019 年(12 月 31 日)就第一次开始接触多项式相关算法,可到 2021 年(1 月 1 日)才开始写这篇 blog. 感觉自己开了个大坑( 多项式 多项式乘法 好吧这个应该是多项式各种运算中的基础了. 首先,在学习多项式乘法之前,你需要学会: 复数 我们定义虚数单位 \(i\) 为满足 \(x^2=-1\) 的 \(x\). 那么所有的复数都可以表示为 \(z=a+bi\) 的形式,其中 \(a,b\) 均为实数. 复数的加减直接对实部虚部相加减就行了. 复数的乘

一.引入 首先,定义多项式的形式为 \(f(x)=\sum_{i=0}^n a_ix^i\),其中 \(a_i\) 为系数,\(n\) 为次数,这种表示方法称为"系数表示法",一个多项式是由其系数确定的. 可以证明,\(n+1\) 个点可以唯一确定一个 \(n\) 次多项式.对于 \(f(x)\),代入 \(n+1\) 个不同的 \(x\),得到 \(n+1\) 个不同的 \(y\).一个 \(n\) 次的多项式就可以等价地换成 \(n+1\) 个等式,相当于平面上的 \(n+1\)