[高斯消元] BZOJ1013: [JSOI2008]球形空间产生器sphere

本文介绍了一种通过解方程组来确定n维空间中n+1个点所构成球体球心坐标的算法。利用球心到各点距离相等特性,通过两方程相减的方式将原问题转化为线性方程组,并使用高斯消元法求解。
题意

给出n维空间中的n+1个点,保证这些点都在一个球体的表面。求这个n维球体的球心坐标。
给出两个定义:
球心:到球面上任意一点距离都相等的点。
距离:设两个n为空间上的点A, B的坐标为(a1, a2, …, an), (b1, b2, …, bn),则AB的距离定义为:dist = sqrt( (a1-b1)^2 + (a2-b2)^2 + … + (an-bn)^2 )
n<=10

题解

n维,n+1个点想到什么?——解方程。
设球心坐标为(x1,x2,x3...xn),ai,j 为第i个点的j坐标。
根据球心到球面上任意一点距离都相等,可列出n+1个方程,其中第k个方程为:
ni=1(xiak,j)2=R2
注意观察式子,虽然x都是二次的,但是如果我们把两个方程相减:
ni=1(xiak1,j)2(xiak2,j)2=R2R2
ni=1(xiak1,j+xiak2,j)(xiak1,j(xiak2,j))=R2R2
ni=1(2xiak1,jak2,j)(ak1,j+ak2,j)=0
就变成一次了。
那么我们把第2~n+1个方程依次减第一个,就得到了n个方程个n未知数的线性方程。
高斯消元求解即可。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=25;
int n;
double a[maxn][maxn],K[maxn][maxn],ans[maxn];
int main(){
    freopen("bzoj1013.in","r",stdin);
    freopen("bzoj1013.out","w",stdout);
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n+1;i++)
     for(int j=1;j<=n;j++) scanf("%lf",&a[i][j]);
    for(int i=2;i<=n+1;i++)
     for(int j=1;j<=n;j++) K[i-1][j]+=(a[i][j]-a[1][j])*2, K[i-1][0]+=(a[i][j]-a[1][j])*(-a[i][j]-a[1][j]);

    for(int i=1;i<=n;i++){
        int where=0;
        for(int j=i;j<=n;j++) if (K[j][i]!=0) where=j;
        for(int j=0;j<=n;j++) swap(K[where][j],K[i][j]);
        for(int j=i+1;j<=n;j++){
            double t=K[j][i]/K[i][i];
            for(int k=0;k<=n;k++) K[j][k]-=t*K[i][k];
        }
    }
    for(int i=n;i>=1;i--){
        ans[i]=-K[i][0];
        for(int j=i+1;j<=n;j++) ans[i]-=K[i][j]*ans[j];
        ans[i]/=K[i][i];
    }
    for(int i=1;i<=n-1;i++) printf("%.3lf ",ans[i]); printf("%.3lf\n",ans[n]);
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值