无限 的路

本文介绍了一个有趣的问题:如何计算平面直角坐标系中特定折线的长度。通过递推公式和表格构造的方法,实现了对任意两点间折线距离的有效计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

甜甜从小就喜欢画图画,最近他买了一支智能画笔,由于刚刚接触,所以甜甜只会用它来画直线,于是他就在平面直角坐标系中画出如下的图形:
在这里插入图片描述
甜甜的好朋友蜜蜜发现上面的图还是有点规则的,于是他问甜甜:在你画的图中,我给你两个点,请你算一算连接两点的折线长度(即沿折线走的路线长度)吧。

Input:

第一个数是正整数N(≤100)。代表数据的组数。
每组数据由四个非负整数组成x1,y1,x2,y2;所有的数都不会大于100。

Output:

对于每组数据,输出两点(x1,y1),(x2,y2)之间的折线距离。注意输出结果精确到小数点后3位。

Sample:

InputOutput
51.000
0 0 0 12.414
0 0 1 010.646
2 3 3 154985.047
99 99 9 90.000
5 5 5 5

思路:

记 a[i][j] 表示点(i,j)到(0,0)的路线长度
令a[0][0]=0
打表得:
a[0][1] = 1;
a[1][0] = a[0][1] + sqrt(2);
a[0][2] = a[1][0] + sqrt(2x2+1x1);
a[1][1] = a[0][2] + sqrt(2);
a[2][0] = a[1][1] + sqrt(2);
a[0][3] = a[2][0] + sqrt(3x3+2x2);
a[1][2] = a[0][3] + sqrt(2);
a[2][1] = a[1][2] + sqrt(2);
a[3][0] = a[2][1] + sqrt(2);
a[0][4] = a[3][0] + sqrt(4x4+3x3));


i≠0时,a[i][j]=a[i-1][j+1]+sqrt(2)
i=0时,a[i][j]=a[j-1][i]+点(i,j)与点(j-1,i)的距离
按题意求fabs(a[x1][y1]-a[x2][y2])即可。

代码:

#include <stdio.h>
#include<math.h>
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	double a[210][210];
	while(n--)
	{
		int j=1;
		a[0][0]=0;
	    while(j<=200){
	        int i=0;
	        int t=j;
	        while(i<=j)
			{
	            if(i==0)
				{
					a[0][t]=fabs(a[t-1][0]+sqrt((0-t)*(0-t)+(t-1-0)*(t-1-0))*1.000);
				}
	            else
				{
					a[i][t]=fabs(a[i-1][t+1]+sqrt(2));
				}
	            i++;
	            t--;
	        }
	        j++;
	    }
	    int x1,y1,x2,y2;
	    scanf("%d %d %d %d",&x1,&y1,&x2,&y2);
		printf("%.3lf\n",fabs(a[x2][y2]-a[x1][y1]));//fabs()返回绝对值
	}
}
<think>好的,用户想了解无限增益多反馈的原理和应用,特别是在电子或控制系统中。首先,我需要回忆一下相关的知识,确保自己理解正确。 无限增益多反馈,这听起来像是涉及运算放大器的配置,可能和滤波器设计有关。记得多反馈结构常用于有源滤波器中,比如低通、高通或带通滤波器。这种结构通常使用运放,通过多个反馈径来实现特定的频率响应。而“无限增益”可能指的是运放的开环增益近似为无限大,这在理想运放模型中是常见的假设。 接下来需要确认用户的问题是否准确。用户提到的“无限增益多反馈”是否等同于多反馈滤波器结构?可能还需要考虑在控制系统中的应用,比如反馈回的设计,但通常在控制系统中,多回反馈可能指的是多个反馈径用于调整系统动态,比如PID控制器中的多个项,或者更复杂的控制结构。 然后,我需要查阅相关的资料或笔记,确保概念正确。比如,多反馈滤波器通常使用一个运放,通过不同的电阻和电容配置形成多个反馈径,从而确定滤波器的类型和参数。例如,二阶有源滤波器常用这种结构,因为它可以在单一运放中实现,节省成本。 在控制系统中,多反馈可能涉及多个传感器反馈信号到控制器,调整不同的变量。但“无限增益”在这里可能不太适用,因为实际系统中的增益都是有限的,不过理想模型下可以假设运放增益无限大。可能需要结合具体的应用场景,比如运放电中的滤波或信号处理,或者控制系统中的多回设计。 然后,需要组织回答的结构。首先解释原理,可能包括电结构、传递函数、设计方法。然后讨论应用场景,比如在电子中的滤波应用,或在控制系统中的稳定性提升等。同时,需要引用提供的参考文献,比如引用[2]提到的有源功率解耦控制中的反馈回,或者引用[5]中的动态转矩控制的仿真分析,可能相关。 需要注意的是,用户提供的引用中,引用[2]和[5]可能更相关。例如,引用[2]提到有源功率解耦控制使用反馈回抑制纹波,这可能和多反馈结构有关联。而引用[5]中的动态转矩控制可能涉及多回反馈设计,用于调整电机性能。 可能还需要考虑用户的实际需求,他们可能是电子工程师或学生,想要设计滤波器或控制系统,需要了解具体的电实现或控制方法。因此,回答需要包括原理、实现步骤、应用示例,以及可能的相关问题,比如设计时的稳定性考虑、参数调整方法等。 最后,生成相关问题时要围绕原理、设计方法、应用场景、优缺点等方面,帮助用户进一步深入学习。</think>### 无限增益多反馈的原理及应用 #### 1. **基本原理** 无限增益多反馈(Multiple Feedback, MFB)是一种基于运算放大器的电拓扑结构,常用于实现滤波器(如低通、高通、带通)。其核心原理是通过多个反馈径(电阻、电容网络)调节信号,结合运算放大器的“无限增益”特性(理想模型假设),实现对特定频率的增益或抑制[^2][^5]。 **典型电结构(以二阶低通滤波器为例)**: $$ H(s) = \frac{-R_2/R_1}{1 + sC_1(R_2 + R_3 + R_2R_3/R_1) + s^2C_1C_2R_2R_3} $$ 其中,反馈径由$R_2$、$R_3$和$C_1$、$C_2$构成,通过调整元件参数可设定截止频率和品质因数[^2]。 --- #### 2. **应用场景** - **有源滤波器设计**:用于音频处理、通信系统的频段选择等,例如抑制高频噪声[^2]。 - **控制系统中的动态补偿**:通过多反馈调整系统稳定性,如电机控制中抑制转矩波动[^5]。 - **功率解耦控制**:在电力电子中减少纹波,提升转换效率(类似有源功率解耦技术)[^2]。 --- #### 3. **实现方法示例(二阶带通滤波器)** ```python # 参数计算示例(中心频率f0=1kHz,带宽BW=100Hz) R1 = 10e3 # 电阻1 R2 = 15e3 # 电阻2 C = 10e-9 # 电容 f0 = 1 / (2 * np.pi * C * np.sqrt(R1 * R2)) print(f"中心频率:{f0/1e3:.2f} kHz") ``` **关键设计步骤**: 1. 根据目标频率选择电容值; 2. 通过公式计算电阻参数; 3. 仿真验证幅频特性(如使用Simulink或SPICE)。 --- #### 4. **优势与挑战** - **优势**:结构简单、成本低、易于调整频响特性。 - **挑战**:对元件精度敏感,高频性能受运放带宽限制[^5]。 ---
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