数的定点和浮点表示

定点表示:又称整数表示,小数点在数中的位置是固定不变的;

浮点表示:又称实数表示,小数点在数中的位置是浮动的。

对于任意一个二进制数N,可用N=S*2P表示,其中S为尾数,P为阶码,2为阶码的底,P、S都用二进制数表示,S表示N的全部有效数字,P指明小数点 的位置,当阶码为固定值时,数的这种表示法称为定点表示,这样的数称为定点数;当阶码为可变时,数的这种表示法称为浮点表示,这样的数称为浮点数。

通常定点数有两种表示法,均设P=0,小数点是隐含的,若数值部分为n位:

当S为纯整数时,此时定点数只能表示整数,所能表示的N范围是2n-1)≥N≥-(2n-1);当S为纯小数时,此时定点数只能表示小数,所能表示的N范围是1-2-n)≥N≥-(1-2-n)。

实际数值不一定都是纯整数或纯小数,运算前可选择比例因子,使所有原始数据化成纯小数或纯整数,运算后再用比例因子恢复成实际值。

Pentium处理器除无符号整数外,还有四种不同类型的整数,见表1-3  
           表1-3        Pentium处理器四种整数类型

整数类型
数值范围
精  度
格  式

16位整数
-32768~32767
二进制16位
16个二进位,补码表示

短整数
-231~231-1
二进制32位
32个二进位,补码表示

长整数
-263~263-1
二进制64位
64个二进位,补码表示

BCD整数
-1018+1~1018-1
二进制18位
80个二进位,最左边一个字节的最高位表示符号,其余7位无效:另外72位是18位BCD码,原码表示


表示浮点数时还常用一种称为增码的码制。浮点数的阶码表示指数大小,有正有负,为避开阶码的符号,对每个阶码都加上一个正的常数(称偏移常数),使能表示 的所有阶码都为正整数,变成“偏移”了的阶码,又称移码,又称增码。移码的值不小于0,这样阶码总为0,可以取消,浮点数小数点的实际位置由移码减去偏移 常数来决定。

一个实数可表示成一个纯小数与一个乘幂之积。如

1011.101=0.1011101×2100

-0.0010011=-0.10011×2-10

-110001101=-0.110001101×21001

一个任意实数,在计算机内部可以用指数(为整数)和尾数(为纯小数)来表示,用指数和尾数表示实数的方法称为浮点表示法。

表示浮点数时指数选用什么编码?尾数的格式和小数点位置如何确定?起初不同的计算机有不同的规定,产生了相互间数据格式的不兼容。为此,IEEE制定了有关标准,并被普遍采用。

浮点数的长度可以是32位、64位甚至更长,分阶码和尾数两部分。阶码位数越多,可表示的数的范围越大;尾数越多,所表示的数的精度越高。

Pentium处理器中浮点数格式完全符合IEEE标准,其形式如下:

      (-1)S2E(b0△b1b2b3……bp-1)

其中:(-1)S是符号位,S=0为0,表示正,S=1为-1,表示负;

       E是指数,为无符号整数的移码;

      (b0△b1b2b3……bp-1)是尾数, bi=0或1, △代表隐含的小数点,p是尾数的长度。

Pentium处理器可表示三种不同类型的浮点数,见表1-4。  
              表1-4 Pentium处理器三种类型浮点数格式

参数
单精度浮点数
双精度浮点数
扩充精度浮点数

浮点数长度(字长)
32
64
80

尾数长度p
23
52
64

符号位S位数
1
1
1

指数E长度
8
11
15

最大指数
+127
+1023
+16383

最小指数
-126
-1022
-16382

指数的偏移量
+127
+1023
+16383

表示的实数范围
10-38~1038
10-308~10308
   


浮点数在计算机中一般都表示成规格化形式,即尾数的最高位b0总为1,b0和小数点一样都是隐含存在,在机器中不明确表示出来。例如:  
182.375在Penuitm机器中表示为单精度浮点数为:01000011001101100110000000000000
因为182.375=10110110.011B==1.0110110011*2 的111次幂 ,指数111B=7加偏移良127,的134=10000110B
所以182.375单精度浮点数表示为:0(S)100001100(E)1101100110000000000000(是尾数)

实际问题是复杂和多样的,因而同一计算机里也提供多种类型的整数(定点数)和实数(浮点数),用户应根据需要选用,以求最佳效果。
<think>首先,用户的问题是:“我想计算旋转后的矩形顶点坐标并进行几何表示。请问如何计算旋转后矩形的四个顶点坐标并进行几何图形表示?” 我需要根据系统级指令来回答: - 所有行内学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户提供了几个引用,我需要参考它们: - 引用[1]:讨论如何求矩形边的中心坐标,使用三角函求顶点。 - 引用[2]:关于图像几何变换,包括旋转,使用一个函提取四边形。 - 引用[3]:涉及矩形、菱形、正方形的考点,包括伴侣正方形的例子。 - 引用[4]:使用旋转卡壳法求点集最小外接矩形。 用户的问题是关于计算旋转后矩形的顶点坐标几何表示。所以,我应该专注于如何计算这些坐标。 关键点: - 矩形有宽度(width)高度(height)。 - 旋转角度(通常以度或弧度表示),我假设是绕矩形的中心旋转,或者用户指定点。用户没有指定旋转点,所以我应该假设绕中心旋转,因为这是常见的。或者,我可以提到一般情况。 在引用[1]中,它提到使用三角函来求顶点坐标。这很相关。 步骤: 1. 定义矩形:假设矩形中心在原点 (0,0) 来简化计算。然后,我可以平移。 2. 未旋转时的四个顶点:例如,左下角是 (-w/2, -h/2),右下角 (w/2, -h/2),右上角 (w/2, h/2),左上角 (-w/2, h/2)。其中 w 是宽度,h 是高度。 3. 旋转角度 θ(以弧度为单位)。旋转矩阵是: $$ \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta \\ \sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} $$ 4. 应用旋转矩阵到每个顶点: - 对于点 (x, y),旋转后是 (x cos θ - y sin θ, x sin θ + y cos θ)。 5. 计算每个顶点的坐标。 6. 几何表示:可以用坐标绘图,或者描述位置。 在回答中,我需要使用中文。 结构回答: - 先解释基本原理。 - 给出公式。 - 提供示例计算。 - 讨论几何表示。 - 最后生成相关问题。 生成相关问题:基于用户问题,生成3-5个相关问题。 参考引用: - 引用[1]提到使用三角函求顶点,所以我可以在回答中引用它。 - 引用[2]关于几何变换,可能相关。 - 其他引用似乎不太直接相关,但[4]关于外接矩形,可能用于优化或应用。 所以,在回答中,我可以说:根据引用[1],可以使用三角函计算顶点坐标。 详细步骤: 1. 假设矩形中心在 (cx, cy),宽度 w,高度 h,旋转角度 θ(从x轴逆时针旋转)。 2. 未旋转时的局部坐标: - P1: (-w/2, -h/2) - P2: (w/2, -h/2) - P3: (w/2, h/2) - P4: (-w/2, h/2) 3. 应用旋转: - 对于每个点 (x, y),旋转后: $$ x' = x \cos \theta - y \sin \theta $$ $$ y' = x \sin \theta + y \cos \theta $$ 4. 然后平移回中心:新坐标 = (cx + x', cy + y') 5. 所以,每个顶点的坐标: - P1_rot: (cx + (-w/2) cos θ - (-h/2) sin θ, cy + (-w/2) sin θ + (-h/2) cos θ) = (cx - (w/2) cos θ + (h/2) sin θ, cy - (w/2) sin θ - (h/2) cos θ) - 类似地计算其他点。 简化表示。 几何表示:可以用坐标系绘图,或者用向量描述。或者,在编程中实现。 在回答中,提供一个简单的例子。 最后,生成相关问题: 1. 如何优化旋转矩形的计算效率? 2. 旋转后矩形在图像处理中的应用? 3. 如何求旋转矩形的最小外接矩形?[参考引用[4]] 4. 等等。 确保使用正确的LaTeX格式。</think>### 计算旋转后矩形的顶点坐标及几何表示 要计算旋转后矩形的四个顶点坐标并进行几何表示,我们需要明确矩形的初始参:宽度 \(w\)、高度 \(h\)、中心点坐标 \((c_x, c_y)\) 旋转角度 \(\theta\)(通常以弧度表示,逆时针方向为正)。旋转通常绕中心点进行,但原理可扩展到任意旋转点。下面我将逐步解释计算过程,并提供几何表示方法。计算基于旋转矩阵三角函,参考引用[1]中提到的顶点坐标求解方法[^1]。 #### 步骤1: 定义未旋转矩形的局部坐标 假设矩形中心在原点 \((0,0)\) 以简化计算,未旋转时的四个顶点在局部坐标系中为: - 左下角: \((-w/2, -h/2)\) - 右下角: \((w/2, -h/2)\) - 右上角: \((w/2, h/2)\) - 左上角: \((-w/2, h/2)\) #### 步骤2: 应用旋转矩阵 旋转矩阵将点 \((x, y)\) 变换为 \((x', y')\): $$ \begin{bmatrix} x' \\ y' \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos \theta & -\sin \theta \\ \sin \theta & \cos \theta \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x \\ y \end{bmatrix} $$ 因此,旋转后坐标: $$ x' = x \cos \theta - y \sin \theta $$ $$ y' = x \sin \theta + y \cos \theta $$ #### 步骤3: 计算旋转后顶点坐标(全局坐标系) 对每个局部顶点应用旋转,然后平移到中心点 \((c_x, c_y)\)。最终坐标公式如下(推导参考引用[1][^1]): - **左下角旋转后**: $$ \left( c_x - \frac{w}{2} \cos \theta + \frac{h}{2} \sin \theta, c_y - \frac{w}{2} \sin \theta - \frac{h}{2} \cos \theta \right) $$ - **右下角旋转后**: $$ \left( c_x + \frac{w}{2} \cos \theta + \frac{h}{2} \sin \theta, c_y + \frac{w}{2} \sin \theta - \frac{h}{2} \cos \theta \right) $$ - **右上角旋转后**: $$ \left( c_x + \frac{w}{2} \cos \theta - \frac{h}{2} \sin \theta, c_y + \frac{w}{2} \sin \theta + \frac{h}{2} \cos \theta \right) $$ - **左上角旋转后**: $$ \left( c_x - \frac{w}{2} \cos \theta - \frac{h}{2} \sin \theta, c_y - \frac{w}{2} \sin \theta + \frac{h}{2} \cos \theta \right) $$ #### 示例计算 假设矩形宽度 \(w = 4\),高度 \(h = 2\),中心点 \((c_x, c_y) = (0, 0)\),旋转角度 \(\theta = \pi/4\)(45度): - \(\cos(\pi/4) = \sin(\pi/4) = \frac{\sqrt{2}}{2}\) - **左下角**: $$ x' = -2 \cdot \frac{\sqrt{2}}{2} + 1 \cdot \frac{\sqrt{2}}{2} = -\frac{\sqrt{2}}{2} \approx -0.707, \quad y' = -2 \cdot \frac{\sqrt{2}}{2} - 1 \cdot \frac{\sqrt{2}}{2} = -\frac{3\sqrt{2}}{2} \approx -2.121 $$ 坐标:\((-0.707, -2.121)\) - 类似计算其他点(过程略),得到所有顶点: - 左下: \((-0.707, -2.121)\) - 右下: \((2.121, -0.707)\) - 右上: \((0.707, 2.121)\) - 左上: \((-2.121, 0.707)\) #### 几何表示 旋转后矩形的几何表示可以通过以下方式实现: 1. **坐标系绘图**:在笛卡尔坐标系中标出四个顶点,并连接它们形成多边形。例如,使用Python的Matplotlib库: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def rotate_point(x, y, theta, cx=0, cy=0): x_rot = cx + (x * np.cos(theta) - y * np.sin(theta)) y_rot = cy + (x * np.sin(theta) + y * np.cos(theta)) return (x_rot, y_rot) w, h = 4, 2 cx, cy = 0, 0 theta = np.pi / 4 # 45度 points_local = [(-w/2, -h/2), (w/2, -h/2), (w/2, h/2), (-w/2, h/2), (-w/2, -h/2)] points_rot = [rotate_point(x, y, theta, cx, cy) for x, y in points_local] plt.figure() x_vals, y_vals = zip(*points_rot) plt.plot(x_vals, y_vals, 'bo-') plt.title('旋转后矩形') plt.grid(True) plt.axis('equal') plt.show() ``` 运行后,将显示旋转45度的矩形几何图形。 2. **向量描述**:在几何中,矩形可视为由四个位置向量构成,每个向量从中心指向顶点。例如,左下角向量为: $$ \vec{v}_1 = \left( -\frac{w}{2} \cos \theta + \frac{h}{2} \sin \theta, -\frac{w}{2} \sin \theta - \frac{h}{2} \cos \theta \right) $$ 所有顶点坐标定义了矩形的边界。 3. **图像处理应用**:在计算机视觉中,可使用类似OpenCV的函(如引用[2]中的`cvGetQuadrangleSubPix`)直接提取旋转矩形区域[^2]。 #### 注意事项 - **角度单位**:确保 \(\theta\) 使用弧度(如Python的`math.radians`转换)。 - **旋转点**:如果绕非中心点旋转,先平移坐标系,再应用旋转,最后平移回。 - **精度**浮点计算可能引入误差,建议使用高精度库在关键应用中。 此方法基于基本几何变换,适用于大多场景。参考引用[4],旋转卡壳法可用于优化外接矩形计算[^4]。
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