【SICP练习】39 练习1.44

本文探讨了如何使用Scheme语言中的smooth过程对函数进行平滑处理,并通过repeated过程实现函数的多次平滑。详细解释了正确使用这些过程的方法,并提供了一个抽象过程smooth-repeated的实现,用于指定平滑次数。


练习1.44

相信如果大家认真做了前面的几道习题,这一题就比较简单了。smooth过程几乎可以直接写出:

(define smooth

(lambda (f)

    (lambda (x)

        (/ (+ (f (- x dx))

             (f x)

             (f (+ x dx)))

           3))))

当然,在这之前应该先将dx关联一个数值,比如0.000001等等。至于利用smooth和练习1.43中的repeated来对给定的函数进行n次平滑处理,也是极为简单的。

((repeated (smooth square)2) 5)

;Value: 625.0000000033998

不对,这里有错。这里的2是用来重复两次(smooth square)操作的,是这一整个操作而不只是smooth,不信来测试一下。

((repeated (smooth square)3) 5)

;Value: 390625.0000042498

这里在smooth的同时也执行了3次square。正确的改法如下。

((repeated ((repeated smooth3) square) 2) 5)

这里的3才是经过了3次平滑处理,首先用一个repeated来执行3次smooth,传入的正是square。外面的2则是用来执行2次square,传入的则是5。

下面我们来将其写为一个过程,让其更加抽象。

(define smooth-repeated

    (lambda (f n)

        (lambda (x)

           (((repeated smooth n) f) x))))

来测试一下咯。

((smooth-repeated square 10)5)

;Value: 25.000000000666663

其中的数字10就是smooth的次数。最近这几道题篇幅都比较长,也非常有意思。

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内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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