6-1 多项式求值 (10 分)

本文介绍了一种计算多项式在特定点的值的算法。通过两种不同的方法实现,一种使用循环累积乘法避免重复计算,另一种则在每次迭代中重新计算幂次。前者效率更高,避免了不必要的计算。

本题要求实现一个函数,计算阶数为n,系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑​i=0​n​​(a[i]×x​i​​) 在x点的值。

函数接口定义:

double f( int n, double a[], double x );

其中n是多项式的阶数,a[]中存储系数,x是给定点。函数须返回多项式f(x)的值。

裁判测试程序样例:

#include <stdio.h>

#define MAXN 10

double f( int n, double a[], double x );

int main()
{
    int n, i;
    double a[MAXN], x;
	
    scanf("%d %lf", &n, &x);
    for ( i=0; i<=n; i++ )
        scanf(“%lf”, &a[i]);
    printf("%.1f\n", f(n, a, x));
    return 0;
}

/* 你的代码将被嵌在这里 */

输入样例:

2 1.1
1 2.5 -38.7

输出样例:

-43.1

代码1(此写法不会超时) 

double f( int n, double a[], double x )
{
  double sum=0,p=1;
  int i,j;
  for(i=0;i<=n;i++)
  {
    
    sum+=a[i]*p; 
    p*=x;
  }
  return sum;
}

代码2(按我写的题目的要求超时了)

double f( int n, double a[], double x )
{
  double sum=0,p;
  int i,j;
  for(i=0;i<=n;i++)
  {
    p=1;
    for(j=0;j<+i;j++)
    {
      p*=x;
    }
    sum+=a[i]*p;
  }
  return sum;
}

 

 

 

### 3-5-3 Polynomial Interpolation for 6-DOF Trajectory Generation 在六自由度(6-DOF)轨迹生成中,使用**3-5-3多项式插值方法**是一种常见的策略。该方法的核心思想是通过多项式函数来描述位置、速度和加速度的连续性,同时确保轨迹的平滑性和动态可行性。 #### 原理概述 3-5-3多项式插值通常用于多段轨迹规划,其命名来源于三个阶段的多项式阶数:第一段为三次多项式,第二段为五次多项式,第三段再次使用三次多项式。这种设计的主要目的是: 1. 在起始和结束点满足特定的位置、速度和加速度约束。 2. 中间段使用更高阶的多项式以增加灵活性,从而更好地适应中间路径点的需求。 对于6-DOF系统,轨迹规划需要别处理**三维空间中的位置**和**三维姿态**(如欧拉角或四元数)。因此,每个自由度都需要独立的多项式插值计算,最终将所有维度的结果组合成完整的轨迹。 #### 数学表达与约束条件 设某一自由度的轨迹由时间区间 $ t \in [t_0, t_f] $ 上的多项式表示。对于3-5-3插值,轨迹被为三段: 1. **第一段**($ t_0 \leq t < t_1 $):使用三次多项式 $$ q_1(t) = a_{1,0} + a_{1,1}(t-t_0) + a_{1,2}(t-t_0)^2 + a_{1,3}(t-t_0)^3 $$ 2. **第二段**($ t_1 \leq t < t_2 $):使用五次多项式 $$ q_2(t) = a_{2,0} + a_{2,1}(t-t_1) + a_{2,2}(t-t_1)^2 + a_{2,3}(t-t_1)^3 + a_{2,4}(t-t_1)^4 + a_{2,5}(t-t_1)^5 $$ 3. **第三段**($ t_2 \leq t \leq t_f $):再次使用三次多项式 $$ q_3(t) = a_{3,0} + a_{3,1}(t-t_2) + a_{3,2}(t-t_2)^2 + a_{3,3}(t-t_2)^3 $$ 上述多项式的系数 $ a_{i,j} $ 需要根据以下约束条件求解: - 起始点:位置 $ q(t_0) = q_0 $,速度 $ \dot{q}(t_0) = v_0 $,加速度 $ \ddot{q}(t_0) = a_0 $ - 中间点:位置 $ q(t_1) = q_1 $,速度 $ \dot{q}(t_1) = v_1 $,加速度 $ \ddot{q}(t_1) = a_1 $ - 终止点:位置 $ q(t_f) = q_f $,速度 $ \dot{q}(t_f) = v_f $,加速度 $ \ddot{q}(t_f) = a_f $ 此外,还需要保证相邻段之间的**连续性**: - 在 $ t_1 $ 和 $ t_2 $ 处,位置、速度和加速度必须连续。 #### 实现步骤 1. **定义轨迹参数**:包括时间区间 $ [t_0, t_f] $,中间时间点 $ t_1, t_2 $,以及各阶段的约束条件。 2. **构建方程组**:根据多项式形式和约束条件,建立线性方程组以求解系数 $ a_{i,j} $。 3. **求解系数**:使用矩阵运算或数值方法(如最小二乘法)求解未知系数。 4. **生成轨迹**:对每个时间点计算对应的轨迹值,并验证是否满足动态约束(如最大速度、加速度限制)。 #### Python代码示例 以下是一个简单的实现框架,用于生成单自由度的3-5-3多项式轨迹: ```python import numpy as np def generate_353_trajectory(t0, t1, t2, tf, q0, v0, a0, q1, v1, a1, qf, vf, af): # 构建系数矩阵A和右侧向量b A = [ [1, t0 - t0, (t0 - t0)**2, (t0 - t0)**3, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2*(t0 - t0), 3*(t0 - t0)**2, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 6*(t0 - t0), 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, t1 - t0, (t1 - t0)**2, (t1 - t0)**3, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 1, t1 - t1, (t1 - t1)**2, (t1 - t1)**3, (t1 - t1)**4, (t1 - t1)**5], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 2*(t1 - t1), 3*(t1 - t1)**2, 4*(t1 - t1)**3, 5*(t1 - t1)**4], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 6*(t1 - t1), 12*(t1 - t1)**2, 20*(t1 - t1)**3], [0, 0, 0, 0, 1, t2 - t1, (t2 - t1)**2, (t2 - t1)**3, (t2 - t1)**4, (t2 - t1)**5], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 2*(t2 - t1), 3*(t2 - t1)**2, 4*(t2 - t1)**3, 5*(t2 - t1)**4], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, t2 - t2, (t2 - t2)**2, (t2 - t2)**3] ] b = [q0, v0, a0, q1, q1, v1, a1, qf, vf, af] # 求解系数 coefficients = np.linalg.solve(A, b) return coefficients # 示例调用 coeffs = generate_353_trajectory(0, 1, 2, 3, 0, 0, 0, 5, 0, 0, 10, 0, 0) ``` #### 应用场景 3-5-3多项式插值广泛应用于机器人运动规划、无人机轨迹优化等领域。其优势在于能够灵活地处理多段轨迹,并保证高阶连续性。然而,在实际应用中需要注意以下问题: - 时间配:合理选择 $ t_1 $ 和 $ t_2 $ 以避免轨迹过长或过短。 - 动态限制:确保生成的轨迹符合系统的最大速度和加速度限制[^1]。
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