求解旋转中心

1.求旋转中心

public static Point CalculateRotateCenter(Point p1, Point p2, double angle)
{
	double r = angle / 180.0 * Math.PI;
	double x = 0.5 * ((p2.Y - p1.Y) * Math.Sin(r) + (p2.X + p1.X) * Math.Cos(r) - (p2.X + p1.X)) / (Math.Cos(r) - 1.0);
	double y = 0.5 * ((p2.Y + p1.Y) * Math.Cos(r) - (p2.X - p1.X) * Math.Sin(r) - (p2.Y + p1.Y)) / (Math.Cos(r) - 1.0);
	return new Point(x, y);
}

2、已知旋转中心求旋转点

public static Point CalculateRotateCenter(Point p1, Point p2, double angle)
{
	double r = angle / 180.0 * Math.PI;
	double x = 0.5 * ((p2.Y - p1.Y) * Math.Sin(r) + (p2.X + p1.X) * Math.Cos(r) - (p2.X + p1.X)) / (Math.Cos(r) - 1.0);
	double y = 0.5 * ((p2.Y + p1.Y) * Math.Cos(r) - (p2.X - p1.X) * Math.Sin(r) - (p2.Y + p1.Y)) / (Math.Cos(r) - 1.0);
	return new Point(x, y);
}

3、向量法求解

using System;

public class RotationCenterCalculator
{
    public static (double X, double Y) CalculateRotationCenter(double p1x, double p1y, double p2x, double p2y)
    {
        // 计算P1和P2之间的中点
        double midX = (p1x + p2x) / 2.0;
        double midY = (p1y + p2y) / 2.0;

        // 计算P1和P2之间的距离
        double distance = Math.Sqrt(Math.Pow(p2x - p1x, 2) + Math.Pow(p2y - p1y, 2));

        // 旋转半径等于P1和P2之间距离除以根号2
        double radius = distance / Math.Sqrt(2);

        // 旋转中心位于P1和P2连线的垂直平分线上,且距离中点radius远
        // 由于是顺时针旋转90度,旋转中心位于P1和P2连线的垂直平分线的下方(或左侧,取决于坐标系的方向)
        // 但由于我们不知道具体是在哪个方向上(上方或下方,左侧或右侧),我们需要考虑两种情况
        // 然而,在这个特定情况下,由于旋转是90度,我们只需要考虑一个确定的方向
        // 旋转中心位于中点向下(或向左,取决于你如何定义旋转的方向)偏移radius的位置
        // 但实际上,由于旋转中心位于垂直平分线上,且距离两点等远,我们只需要考虑中点和半径即可确定位置
        // 这里我们假设坐标系是标准的,即x轴向右,y轴向上,因此旋转中心位于中点的左下方(对于顺时针旋转)
        // 但由于旋转中心实际上位于中垂线上且与两点的连线垂直,我们可以通过中点和向量旋转来确定其位置
        // 不过,为了简化,我们可以直接使用中点和半径以及旋转方向来“猜测”旋转中心的位置
        // 在这个例子中,我们知道旋转中心位于P1和P2连线的中垂线上,且距离它们radius远
        // 我们可以使用中点和P1到P2的向量来计算出旋转中心的坐标

        // 向量P1P2
        double dx = p2x - p1x;
        double dy = p2y - p1y;

        // 旋转中心坐标(使用中点和旋转半径以及旋转方向来确定)
        // 由于是顺时针旋转90度,我们可以将向量P1P2旋转-90度(即逆时针旋转90度的相反方向)来找到从中点到旋转中心的向量
        // 然后将这个向量加到中点上即可得到旋转中心的坐标
        // 旋转-90度的向量是(dy, -dx)除以向量的长度(但在这里我们不需要除以长度,因为我们已经知道半径)
        double centerX = midX - dy * (radius / distance); // 注意:这里乘以radius/distance实际上是多余的,因为dy已经是单位向量的一部分了,但为了保持一致性,可以保留
        double centerY = midY + dx * (radius / distance); // 同上

        // 但由于我们已经知道distance = radius * sqrt(2),所以上面的计算可以简化为:
        centerX = midX - dy / Math.Sqrt(2);
        centerY = midY + dx / Math.Sqrt(2);

        // 或者更简单地,由于我们只需要确定旋转中心位于中垂线上且与P1和P2等远,我们可以直接使用中点和半径来计算:
        // centerX = midX - (p2y - p1y) / 2(这是错误的,因为上面的旋转逻辑不适用,这里只是为了说明直接计算的方法不可行)
        // centerY = midY + (p2x - p1x) / 2(这同样是错误的)
        // 正确的做法是使用上面的旋转向量方法或者下面的简化方法(考虑到旋转角度是90度的特殊情况)

        // 正确的简化方法(考虑到旋转角度是90度,且旋转中心位于中垂线上):
        // 由于旋转中心位于中垂线上,我们可以直接使用中点和P1到P2的单位向量的垂直分量来确定位置
        // 单位向量P1P2是(dx/distance, dy/distance),其垂直向量是(-dy/distance, dx/distance)
        // 但由于我们只需要找到旋转中心,且知道旋转半径,我们可以直接使用中点和这个垂直向量乘以半径来确定位置
        // 不过,为了与上面的计算保持一致(尽管有些步骤是多余的),我们可以使用下面的方法:

        // 最终简化的正确计算:
        centerX = midX - dy * (1 / Math.Sqrt(2)); // 乘以1/sqrt(2)是因为我们要得到单位向量的一部分,但在这里乘以radius(即distance/sqrt(2))已经是单位向量的倍数了,所以直接乘以1/sqrt(2)即可
        centerY = midY + dx * (1 / Math.Sqrt(2)); // 同上

        // 但由于我们之前已经计算了radius,并且知道distance = radius * sqrt(2),所以上面的乘以1/sqrt(2)实际上是直接使用radius来计算:
        // centerX = midX - (p2y - p1y) * (1 / (2 * radius / distance)) = midX - (p2y - p1y) * (sqrt(2) / 2 * 1/sqrt(2)) = midX - (p2y - p1y) / 2 * (但这里我们不需要再除以2,因为radius已经是distance的一半的sqrt(2)倍了)
        // centerY = midY + (p2x - p1x) * (1 / (2 * radius / distance)) = 同上(但注意这里的计算过程是为了说明,实际上我们应该直接使用上面的简化方法)

        // 所以,最终的正确计算就是:
        centerX = midX - dy / Math.Sqrt(2); // 这与上面的正确简化方法中的第一个等式相同(但注意这里的dy已经是P1和P2的y坐标差)
        centerY = midY + dx / Math.Sqrt(2); // 这与上面的正确简化方法中的第二个等式相同(但注意这里的dx已经是P1和P2的x坐标差)

        // 注意:上面的解释中有些步骤是冗余的,目的是为了说明计算过程。实际的正确计算就是最后给出的两个等式。

        return (centerX, centerY);
    }

    public static void Main()
    {
        double p1x = 0, p1y = 0; // 点P1的坐标
        double p2x = 1, p2y = 1; // 点P2的坐标(假设P1顺时针旋转90度后到达P2的位置)

        var rotationCenter = CalculateRotationCenter(p1x, p1y, p2x, p2y);

        Console.WriteLine($"Rotation center: X = {rotationCenter.X}, Y = {rotationCenter.Y}");
    }
}
public class RotationCenterCalculator
{
    /// <summary>
    /// 计算旋转中心
    /// </summary>
    /// <param name="p1">初始点</param>
    /// <param name="p2">旋转后的点</param>
    /// <param name="angleDegrees">旋转角度(度)</param>
    /// <returns>旋转中心</returns>
    public static Point CalculateRotationCenter(Point p1, Point p2, double angleDegrees)
    {
        // 将角度转换为弧度
        double angleRadians = angleDegrees * Math.PI / 180;

        // 计算 P1 和 P2 的中点
        double midX = (p1.X + p2.X) / 2;
        double midY = (p1.Y + p2.Y) / 2;

        // 计算 P1 到 P2 的向量
        double dx = p2.X - p1.X;
        double dy = p2.Y - p1.Y;

        // 计算 P1 和 P2 之间的距离
        double distance = Math.Sqrt(dx * dx + dy * dy);

        // 计算旋转半径
        double radius = distance / (2 * Math.Sin(angleRadians / 2));

        // 计算垂直平分线的斜率
        double slopePerpendicular = -dx / dy;

        // 计算旋转中心
        double centerX = midX - (dy / distance) * radius * Math.Cos(angleRadians / 2);
        double centerY = midY + (dx / distance) * radius * Math.Cos(angleRadians / 2);

        return new Point(centerX, centerY);
    }
}

旋转半径公式:
旋转半径 R与两点距离 d 和旋转角度θ 的关系为:
R= d/2sin(θ/2)
旋转中心坐标:
旋转中心位于垂直平分线上,且距离中点的长度为 Rcos(θ/2)。
旋转中心的坐标为:
centerX=midX− dy/d ⋅R⋅cos(θ/2)
centerY= midY+ dx/d R⋅cos(θ/2)

<think>好的,用户想了解旋转词的定义和实现方法。首先需要明确旋转词的具体含义。根据问题中的引用[2]和[3],旋转词可能与位置编码相关,特别是在Transformer模型中使用的旋转式位置编码(RoPE)。因此,我需要先回顾这些引用内容。 引用[2]提到通过旋转高维向量的两两分组来赋予绝对位置信息,而引用[3]则指向一篇关于旋转式位置编码的文章。这表明旋转词可能指的是在自然语言处理中,通过旋转操作将位置信息嵌入到词向量中的方法。接下来需要确认旋转词的正确定义,并解释其实现方式。 根据这些引用,旋转式位置编码(RoPE)的实现方法包括将词向量分成多个二维子空间,并对每个子空间应用旋转矩阵。具体来说,每个子空间中的两个元素会根据位置进行旋转旋转角度与位置相关。这种方法能够保持相对位置信息,并具有远程衰减的特性,有助于模型捕捉长距离依赖关系。 在实现方面,需要生成旋转矩阵,并将其应用到每个位置的词向量上。代码示例可能涉及生成旋转矩阵、计算旋转角度,并对嵌入向量进行旋转操作。引用[1]中的代码结构展示了如何初始化旋转矩阵和应用旋转操作,这可以作为参考。 总结来说,旋转词在这里指的是通过旋转操作将位置信息编码到词向量中的方法,其核心思想是利用旋转矩阵来保持位置间的相对关系。实现时需要处理高维向量,分块旋转,并确保旋转角度的合理设置以保持模型性能。</think>旋转词(Rotary Position Embedding, RoPE)是一种通过旋转操作将位置信息编码到词向量中的位置编码方法,主要应用于Transformer架构中。其核心思想是通过旋转矩阵对词向量进行变换,使模型能够感知词语的绝对位置和相对位置关系[^2][^3]。 ### 一、旋转词的定义 1. **数学定义**:对词向量$v \in \mathbb{R}^d$,在位置$m$处的旋转操作定义为: $$ R_{\theta,m}v = \begin{pmatrix} \cos m\theta_1 & -\sin m\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\ \sin m\theta_1 & \cos m\theta_1 & 0 & 0 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & \cos m\theta_2 & -\sin m\theta_2 & \cdots & 0 \\ 0 & 0 & \sin m\theta_2 & \cos m\theta_2 & \cdots & 0 \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & \cos m\theta_{d/2} \\ 0 & 0 & 0 & 0 & \cdots & \sin m\theta_{d/2} \\ \end{pmatrix} \begin{pmatrix} v_0 \\ v_1 \\ v_2 \\ v_3 \\ \vdots \\ v_{d-2} \\ v_{d-1} \end{pmatrix} $$ 其中$\theta_i = 10000^{-2i/d}$ 2. **物理意义**:将$d$维向量两两分组,每组应用二维旋转矩阵,旋转角度与位置$m$成线性关系 ### 二、实现方法 以PyTorch实现为例: ```python def apply_rotary_pos_emb(x, sin, cos): return (x * cos) + (rotate_half(x) * sin) def rotate_half(x): x1 = x[..., : x.shape[-1] // 2] x2 = x[..., x.shape[-1] // 2 :] return torch.cat((-x2, x1), dim=-1) # 生成旋转矩阵 def get_rotary_matrix(context_len, dim): theta = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim)) position = torch.arange(context_len) freqs = torch.einsum("i,j->ij", position, theta) return torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs) # e^(iθ) ``` 实现步骤: 1. 将词向量维度两两分组 2. 为每个位置生成对应的旋转角度 3. 对每组元素应用二维旋转操作 4. 通过复数乘法实现高效旋转计算[^1] ### 三、核心优势 1. **相对位置编码**:通过旋转差值保持相对位置关系 $$ R_{\theta,m}^T R_{\theta,n} = R_{\theta,n-m} $$ 2. **远程衰减性**:$\theta_i$的指数衰减设计增强局部注意力 3. **线性可加性**:避免传统位置编码的插值失真问题
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