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张大可版现代设计方法中的坐标轮换法 Python 实现

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简介:
本简介介绍如何使用Python语言实现张大可版《现代设计方法》书中提及的坐标轮换法。通过具体代码示例,帮助读者理解该优化算法的实际应用。 现代设计方法 张大可版 坐标轮换法 python实现

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  • Python
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    本简介介绍如何使用Python语言实现张大可版《现代设计方法》书中提及的坐标轮换法。通过具体代码示例,帮助读者理解该优化算法的实际应用。 现代设计方法 张大可版 坐标轮换法 python实现
  • 基于寻优
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    本研究提出了一种基于坐标轮换策略的优化算法,适用于求解复杂函数极值问题。通过依次调整变量以探索解空间,该方法在保持简单性的同时展现了强大的全局搜索能力。 在MATLAB环境中使用坐标轮换法进行寻优,并绘制相关图形。过程中需要记录各个结点的信息,应用最优化理论与方法来解决问题。
  • MATLAB优化
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    本文章介绍了利用MATLAB进行坐标转换和标定时所采用的优化方法。通过具体算法的应用,提高了计算精度及效率。 坐标转换:已知n个点在a,b两坐标系中的坐标值,采用优化方法求解转换关系(标准的7参数转换关系包括x,y,z方向上的平移、x,y,z方向上的旋转以及缩放系数)。输入为A和B坐标系下的各点。输出为转换关系:u,v,w表示x,y,z三个轴向的移动量;a,b,g分别代表绕x,y,z轴的旋转角度;k则代表缩放比例。 空间中一点绕任意轴旋转公式如下: 设某点P在三维直角坐标系中的初始位置是\( P(x, y, z) \),需要求该点围绕某个方向向量\(\vec{n}(n_x,n_y,n_z)\)(单位长度)进行角度为θ的旋转变换后的新的位置。 绕任意轴旋转公式可以使用罗德里格斯公式来计算,具体如下: \[P = R_{\theta} \cdot P\] 其中\(R_{\theta}\)是表示绕向量n( \( n_x, n_y, n_z\) )旋转θ角度的旋转变换矩阵,其形式为: \[ R(\vec{n}, \theta)= I + sin(\theta)[N]_x+ (1-cos(\theta))[N]^2 \] 这里\(I\)是单位阵, \([N]\)表示向量n对应的反对称矩阵: \[ [N]=\begin{bmatrix} 0 & -n_z & n_y \\ n_z & 0 &-n_x\\ -n_y& n_x & 0 \end{bmatrix}\] 其中,θ是旋转角度(弧度),\(P\)表示变换后的坐标。
  • 详解.pdf
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    《坐标轮换法算法详解》一文深入剖析了坐标轮换法这一优化算法的核心原理及其应用过程,适合需要理解该方法的读者阅读。 8.1坐标轮换法 算法详解.pdf 该文档详细介绍了坐标轮换法的算法原理及其应用。如果您需要进一步了解或研究此主题,请查阅相关资料或文献以获取更多相关信息。
  • C# 百度到WGS源码及多种系转
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    本项目提供了一个用C#编写的解决方案,用于实现百度坐标与WGS84坐标之间的相互转换,并包含多种常用地理坐标系统的变换算法。 C#提供了各种坐标系转换的源码,包括百度坐标系转WGS、火星坐标系转WGS以及WGS转火星坐标系等功能,能够快速实现批量转换,并具有较高的实用性。
  • 直角
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    本文探讨了从直角坐标系统向大地坐标系统的高效转换技术,详细介绍了转换过程中所涉及的关键算法和数学模型。通过理论分析及实例验证,为地理信息系统、导航定位等领域提供了精确的数据处理方案。 在大地测量学中,空间直角坐标与大地坐标的转换是一个重要的主题。下面提供了一个使用C++实现的解决方案,并且该方案强调了良好的封装设计,仅供参考。
  • PythonWGS84与GCJ02
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    本文详细介绍了在Python编程环境中实现WGS84地理坐标系统到中国特定的GCJ02(火星)坐标系统的转换方法和技术细节。 将WGS84坐标系转换为GCJ02坐标系(火星坐标系),以及从GCJ02坐标系(火星坐标系)转换回WGS84坐标系的Python代码实现。
  • Python脚本
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    本简介介绍了一种使用Python脚本来完成不同坐标系统之间的转换的方法和技术。通过该脚本,用户可以方便快捷地进行多种类型的坐标变换,适用于地理信息系统、地图制作和数据处理等领域。 该Python脚本实现了百度地图坐标系、火星坐标系与WGS84之间的相互转换功能。
  • 在约束优化问题程序
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    本文探讨了坐标轮换法在解决约束优化问题时的具体应用与编程实现,旨在提高算法效率和求解精度。通过详细分析该方法的工作原理及步骤,并结合实际案例进行验证,展示其在工程实践中的有效性。 在工程优化设计领域内,约束优化问题占据着非常重要的地位。相较于无约束优化问题,它们需要考虑设计变量必须满足的特定条件。在这种情况下,坐标轮换法作为一种有效的优化算法被广泛应用到各种不同的约束环境中。 数学模型建立是程序设计中的关键步骤之一,它包括确定目标函数和相关的设计变量,并且这些变量要符合一定的限制条件。在优化过程中,约束通常分为两类:不等式约束和等式约束。前者表示设计变量需要满足的不等式的限定;后者则定义了必须被严格遵循的方程式。 坐标轮换法的基本理念与无约束情况下的方法相似,主要区别在于迭代过程中的搜索点需始终保持在可行区域内以遵守所有限制条件。这包括确定合适的步长和判断目标函数值的变化趋势,同时确保每次更新后的新位置仍然满足所有的约束条件。 C语言因其高效的运算能力和逻辑处理能力,在实现坐标轮换法时被广泛采用。具体编程步骤中首先设定初始搜索点以及基本的步进长度,然后沿着各个维度进行迭代操作,并在每一步计算目标函数值的同时检查其可行性及改进情况。若发现当前方向上的优化效果不理想,则需要尝试反向移动直至找到满足精度要求的位置。 对于加速收敛的方法实现,常常会利用诸如黄金分割法或拟牛顿方法等策略动态调整步长大小,从而更加快速地逼近最优解而不会丧失其可行性。 值得注意的是,在处理实际问题时,约束优化往往伴随着较高的复杂度,并且可能需要结合领域内的专业知识来准确设定模型和条件。此外,程序的测试与调试过程也是确保算法可靠性和实用性的关键环节之一。 综上所述,通过数学建模、逻辑设计以及编程实现等综合手段完成对工程中特定问题的约束优化处理具有重要的现实意义,并且能够为实际应用提供有效的解决方案。
  • PyQt5移动鼠显示
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    本文章介绍了如何在PyQt5框架下实时获取并显示鼠标的坐标位置,适用于需要跟踪鼠标移动的应用场景。 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel from PyQt5.QtCore import Qt class AppDemo(QMainWindow): def __init__(self): super(AppDemo, self).__init__() self.init_ui() def init_ui(self): self.resize(300, 200) self.setWi