16、利用三角函数实现图形的周期性运动

利用三角函数实现图形的周期性运动

1. 坐标计算与点的绘制

在图形绘制中,我们常常需要根据角度和半径来计算点的坐标。对于点 A,其 y 坐标等于对边的长度,x 坐标等于邻边的长度。我们可以利用三角函数来计算这些坐标。

根据三角函数的定义,(\sin(\theta)=\frac{opposite}{hypotenuse}),(\cos(\theta)=\frac{adjacent}{hypotenuse})。已知角度 (\theta) 和斜边(半径)的长度,我们可以通过以下公式计算对边和邻边的长度:
- (opposite = \sin(\theta) \times hypotenuse)
- (adjacent = \cos(\theta) \times hypotenuse)

在代码中,我们可以将这些公式应用到绘制白色点的过程中。以下是具体的代码:

# white dot
noStroke()
fill('#FFFFFF')
x = cos(theta) * radius
y = sin(theta) * radius
circle(x, y, 15)

在上述代码中, cos() sin() 函数返回的是浮点数,范围在 -1 到 1 之间。Processing 的三角函数使用弧度制,因此不需要将 (\theta) 参数转换为度数。当 (\theta = 1) 弧度时, cos() sin() 函数分别返回 0.54

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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