Delta-wave

本文解析了HDU 1030 Delta-wave问题,介绍了一个三角形网格上的寻路问题,通过定义网格上的坐标系统来确定两点间的最短路径长度。

Problem    Link:   http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1030

Delta-wave

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5641    Accepted Submission(s): 2147


Problem Description
A triangle field is numbered with successive integers in the way shown on the picture below. 



The traveller needs to go from the cell with number M to the cell with number N. The traveller is able to enter the cell through cell edges only, he can not travel from cell to cell through vertices. The number of edges the traveller passes makes the length of the traveller's route. 

Write the program to determine the length of the shortest route connecting cells with numbers N and M. 
 

Input
Input contains two integer numbers M and N in the range from 1 to 1000000000 separated with space(s).
 

Output
Output should contain the length of the shortest route.
 

Sample Input
  
6 12
 

Sample Output
  
3
 

Source
 

题目解析:

在看这题之前,我们先看下一个简单的题目

 <1>

图示两个点,如果只能横向或者纵线走,从A到B的步数为(5-2)+(3-1)=5

在此坐标系中,每个方格有两个方向(横向、纵向,即x,y方向)

那么在此题中,不难看出每个三角形有三个方向(x,y,z)

X方向    


Y方向    


Z方向   


有了这些基础之后,我们需要求解的就是在某点在各个方向上面的位置

例如:点n在三个方向的坐标为:

X=(int)sqrt(n-1)+1;

Y= (n - (X-1)*(X-1)+1)/2;

Z= (X*X - n)/2+1;

下面就是我个人对以上得出的公式的推导过程:

首先,X表示点n所在位置从上到下为第X层,Y表示点n所在位置从左上到右下第Y层,Z表示点n所在位置从右上到左下第Z层。

观察每一行的点,不难发现规律:

1.每一行最后一个数都是该行的平方值。

2.对于求某一点左上到右下是第几层,等于该点的值减去所在的上一行最后一个数之后除以2,再加上1(为什么要除以2和加1呢?下面再细说)。

3.对于求某一点右上到左下是第几层,等于该点所在行最后一个数减去该点的值之后加上1,再除以2(为什么要除以2和加1呢?下面再细说)。

解释:

除了第一行外,对其他任意一行上的一点,无论该点左上到右下或从右上到左下,总有一个与它同在一个水平方向上(即同行)并与它相邻的点属于同一层次,即左上到右下或从右上到左下这两个方向上有两个水平方向相邻的数是在同一层上,因此求一点在这两个方向是第几层都要除以2。加1主要是由该点的位置及以上条件所决定的,这样确保所求位置方向坐标准确。读者可参考上图加以理解,我就不赘诉了。。。

c代码如下:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int calculate_x(int n)//从上到下数第x层
{
return (int)sqrt(n-1)+1;//   x=(int)sqrt(n-1)+1
}
int calculate_y(int n,int x)//从左上到右下第y层
{
return (n-(x-1)*(x-1)+1)/2;//第x层最左端的数为(x-1)^2+1 , 最右端的数为x^2
}
int calculate_z(int n,int x)//从右上到左下第z层
{
return (x*x-n)/2+1;
}
int main()
{
int n,m,x1,x2,y1,y2,z1,z2,s;
while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)//分别计算出n,m的x,y,z
{
x1=calculate_x(n);
y1=calculate_y(n,x1);
z1=calculate_z(n,x1);
x2=calculate_x(m);
y2=calculate_y(m,x2);
z2=calculate_z(m,x2);
s=abs(x1-x2)+abs(y1-y2)+abs(z1-z2);
printf("%d\n",s);
}
return 0;
}

然后AC...功成身已退再见

莫笑在下,纯属自娱自乐,欢迎各位大牛指点哈,不甚感激。。。




<think>好的,用户想在MATLAB中使用k-Wave工具箱构建多物理场耦合模型。首先,我需要回忆k-Wave的主要功能。k-Wave主要用于声学和超声波仿真,支持声波传播、传感器模拟等。但用户提到多物理场耦合,可能需要结合其他物理场,比如热传导或弹性力学。 接下来,我应该考虑如何将k-Wave与其他物理场耦合。根据引用[3]中的双温度模型,用户可能对热-声耦合感兴趣。需要确定耦合机制,比如声波产生的热量如何影响温度场,或者温度变化如何影响声速和介质属性。 然后,步骤方面,首先需要设置声学模型,使用k-Wave的函数创建网格、定义介质参数、声源和传感器。接下来,可能需要用有限差分法处理热传导方程,类似引用[2]中的方法。耦合的关键是在时间步进中交替更新声场和温度场,可能需要在每个时间步计算声压后,将其作为热源输入到温度模型中。 需要引用中的有限差分法和双温度模型的知识,结合k-Wave的声学仿真能力。例如,引用[3]中的双温度模型可以用于处理电子和晶格温度,而引用[2]中的有限差分法用于求解偏微分方程。此外,用户可能需要自定义代码来实现耦合部分,因为k-Wave本身可能不直接支持多物理场耦合。 还要考虑参数传递,比如声吸收导致的温度变化如何影响介质的声学参数。可能需要循环迭代,确保两个场的参数同步更新。验证模型时,可以分步测试声学部分和热学部分,再整体验证耦合效果。 最后,生成相关问题时,要考虑用户可能的后续需求,如优化方法、具体应用案例,以及如何处理更复杂的耦合情况,比如流体-结构相互作用。需要确保回答结构清晰,步骤明确,并参考已有的引用内容来增强可靠性。</think>在MATLAB中利用k-Wave工具箱构建多物理场耦合模型需要结合声学仿真与其他物理场(如热传导、弹性力学等)的耦合机制。以下是具体实现步骤及关键技术要点: ### 一、基础环境搭建 1. **安装配置k-Wave** - 下载k-Wave工具箱([官网](http://www.k-wave.org))并添加到MATLAB路径 - 验证安装:运行`kWaveGrid`函数测试网格生成能力 2. **多物理场接口设计** ```matlab % 定义耦合参数结构体 coupling_params = struct(... 'acoustic_to_thermal', true, ... % 声-热耦合开关 'thermal_to_acoustic', false, ... % 热-声反向耦合 'coupling_interval', 10 ... % 耦合时间间隔(时间步) ); ``` ### 二、声学场建模(k-Wave核心) 1. **声学参数设置** ```matlab % 创建3D计算网格 kgrid = kWaveGrid(Nx, dx, Ny, dy, Nz, dz); % 定义介质参数 medium.sound_speed = 1500 * ones(Nx, Ny, Nz); % 声速矩阵 medium.density = 1000 * ones(Nx, Ny, Nz); % 密度矩阵 medium.alpha_coeff = 0.75; % 声吸收系数[^1] ``` 2. **声源与传感器配置** ```matlab % 平面波声源 source.p_mask = zeros(kgrid.Nx, kgrid.Ny, kgrid.Nz); source.p_mask(1,:,:) = 1; source.p = 1e6 * sin(2*pi*1e6 * kgrid.t_array); % 压力传感器阵列 sensor.mask = [x1, y1, z1; x2, y2, z2; ...]; ``` ### 三、耦合场实现(以声-热耦合为例) 1. **热传导方程离散化** 采用有限差分法求解热传导方程: $$ \frac{\partial T}{\partial t} = \alpha \nabla^2 T + \frac{Q}{\rho C_p} $$ 其中$Q$为声吸收产生的热源项[^3] 2. **双向耦合算法** ```matlab for time_step = 1:Nt % k-Wave声场计算 sensor_data = kspaceFirstOrder3D(kgrid, medium, source, sensor); % 每10步执行耦合 if mod(time_step, coupling_params.coupling_interval) == 0 % 计算热源项(声吸收功率) Q = medium.alpha_coeff .* sensor_data.p.^2 ./ (medium.density .* medium.sound_speed); % 求解热传导方程(有限差分法) T = solve_heat_eqn(T, Q, thermal_params, dt); % 温度反馈到声速场 medium.sound_speed = update_sound_speed(T); end end ``` ### 四、验证与优化 1. **分步验证策略** - 单独验证声场传播(关闭耦合) - 单独验证热传导模型(固定热源) - 耦合系统能量守恒验证 2. **GPU加速实现** ```matlab % 启用GPU计算 kgrid.k = gpuArray(kgrid.k); medium.sound_speed = gpuArray(medium.sound_speed); ``` ### 五、典型应用案例 1. **热声成像仿真** ```matlab % 生物组织参数设置 medium.sound_speed( tumor_region ) = 1560; % 肿瘤区域声速 medium.alpha_coeff( tumor_region ) = 1.2; % 肿瘤吸收增强 ``` 2. **激光超声耦合** 结合双温度模型[^3]实现: $$ C_e \frac{\partial T_e}{\partial t} = \nabla(k_e \nabla T_e) - G(T_e - T_l) + Q_{laser} $$ $$ C_l \frac{\partial T_l}{\partial t} = G(T_e - T_l) $$ ### 六、调试技巧 1. **可视化监测** ```matlab % 实时显示声压与温度场 figure(1); subplot(121), imagesc(squeeze(sensor_data.p(:,Ny/2,:))); subplot(122), imagesc(squeeze(T(:,Ny/2,:))); drawnow ``` 2. **稳定性条件检查** 需同时满足: $$ \Delta t \leq \frac{\Delta x^2}{2\alpha} \quad \text{(热传导CFL条件)} $$ $$ \Delta t \leq \frac{\Delta x}{c_{\text{max}}} \quad \text{(声学CFL条件)} $$
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