仅通过三角形三边长,计算四心(内心外心重心垂心)的6个距离公式

已知任意三角形的三边长为aaabbbccc(需保证给定的aaabbbccc值能够构成一个三角形)。假设该三角形的内心为III,外心为OOO,垂心为HHH,重心为GGG,则存在以下计算公式:

IO=a2b2c2−abc(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)(a+b+c)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)IO = \sqrt{\frac{a^2 b^2 c^2 - abc(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}{(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}IO=(a+b+c)(a+bc)(a+cb)(b+ca)a2b2c2abc(a+bc)(a+cb)(b+ca)

IH=4a2b2c2−(a3+b3+c3+abc)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)(a+b+c)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)IH = \sqrt{\frac{4a^2 b^2 c^2 - (a^3 + b^3 + c^3 + abc)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}{(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}IH=(a+b+c)(a+bc)(a+cb)(b+ca)4a2b2c2(a3+b3+c3+abc)(a+bc)(a+cb)(b+ca)

IG=16(a2+b2+c2)(a+b+c)−3(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)a+b+cIG = \frac{1}{6} \sqrt{\frac{(a^2 + b^2 + c^2)(a+b+c) - 3(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}{a+b+c}}IG=61a+b+c(a2+b2+c2)(a+b+c)3(a+bc)(a+cb)(b+ca)

OH=9a2b2c2(a+b+c)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)−(a2+b2+c2)OH = \sqrt{\frac{9a^2 b^2 c^2}{(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)} - (a^2 + b^2 + c^2)}OH=(a+b+c)(a+bc)(a+cb)(b+ca)9a2b2c2(a2+b2+c2)

OG=abc2(a+b+c)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)OG = \frac{abc}{2 \sqrt{(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}OG=2(a+b+c)(a+bc)(a+cb)(b+ca)abc

HG=abc(a+b+c)(a+b−c)(a+c−b)(b+c−a)HG = \frac{abc}{\sqrt{(a+b+c)(a+b-c)(a+c-b)(b+c-a)}}HG=(a+b+c)(a+bc)(a+cb)(b+ca)abc

上述公式为本人自行推导整理,若发现错误请在评论区留言以尽快更正。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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