弧长离散曲线

clc;clear;
syms t Eds

x=10*cos(t)*sin(t/2);
y=10*sin(t)*sin(t/2);

dx=simplify(diff(x,t));
dy=simplify(diff(y,t));


quadl('Fcure(t)',0.1,0.7)
L=quadl(inline('(5.*2.^(1/2).*(5 - 3.*cos(t)).^(1/2))/2'),0.1,0.7)%%计算弧长

r=simplify(sqrt(dx^2+dy^2));


hold on
%%绘制需要分割的图形
for t=0.1:0.01:0.7
   x=cos(t)*sin(t/2);
   y=sin(t)*sin(t/2);
   plot(x,y,'o-'); 
end

%%按0.2弧长长度进行划分
Eds=0.2;

%%基于0.2划分出来的段数
Ni=L/Eds
%%根据四舍五入取正,那么问题来了,我们知道这样做曲线的最后一段的弧长误差过大,如何解决,采用等弧长划分
%%用整段的实际弧长除以(0.2乘以N(16)得出比例),等同于按Ni除以N,算出dA,即我们提出目标,如何取t
%%可以把产生的误差,通过新的分割取消掉,方法通过牛顿迭代法找出所以的t值,即得出了新的分割长度,当然有人会问
%%都知道比例了,直接0.2*dA不就算出分割新的弧长了嘛,哈哈,好像就是这样求的.



N=16;

Err=N*0.20-L;%%分割前的误差

dA=Ni/N;

t0=eps+0.1;

S=quadl(inline('(5.*2.^(1/2).*(5 - 3.*cos(t)).^(1/2))/2'),0.1,t0);

ft0=S/Eds%%计算弧长

ft0=ft0-dA;%%构造牛顿迭代法


dS=((5*2^(1/2)*(5 - 3*cos(t0))^(1/2))/2);%%构造函数的求导

dft0=dS/Eds


j=0;

ta=0.1;
while 1

ti=t0-ft0/dft0;

fti=quadl(inline('(5.*2.^(1/2).*(5 - 3.*cos(t)).^(1/2))/2'),ta,ti)/Eds%%计算弧长

fti=fti-dA;

dfti=((5*2^(1/2)*(5 - 3*cos(ti))^(1/2))/2)/Eds



    if abs(ti-t0)<eps||abs(fti)<eps
        j=j+1;
        st(j)=ti;
        ft(j)=quadl(inline('(5.*2.^(1/2).*(5 - 3.*cos(t)).^(1/2))/2'),0.1,ti);
        ta=ti;
        t0=ta+eps;
        
        S=quadl(inline('(5.*2.^(1/2).*(5 - 3.*cos(t)).^(1/2))/2'),ta,t0);

        fti=S/Eds%%计算弧长

        fti=fti-dA;%%构造牛顿迭代法


        dS=((5*2^(1/2)*(5 - 3*cos(t0))^(1/2))/2);%%构造函数的求导

        dfti=dS/Eds
    end
    
    t0=ti;

    ft0=fti;

    dft0=dfti;
    
    if j==N
       break;
    end
end

Eds=ft(2)-ft(1)%%新的分割

Err=Eds*N-L%%分割后的误差


### 如何在Python中计算任意曲线 #### 使用微积分理论计算 在数学中,给定一条由参数方程定义的平滑曲线 \( \vec{r}(t) = (x(t), y(t)) \),其中 \( t \in [a, b] \),该曲线可以通过以下公式计算: \[ L = \int_{a}^{b} \sqrt{\left( \frac{dx}{dt} \right)^2 + \left( \frac{dy}{dt} \right)^2 } dt \] 此公式的推导基于微分几何中的基本原理[^3]。 为了在 Python 中实现这一过程,通常需要借助数值积分技术以及科学计算库 `scipy` 和 `numpy` 来完成复杂的数学运算。以下是具体的方法和代码示例。 --- #### 实现步骤说明 1. **导入必要的库** 需要使用到 NumPy 进行数组操作,SciPy 提供了数值积分的功能。 2. **定义曲线函数及其导数** 曲线可以用显式形式 \(y=f(x)\) 或者参数化形式表示。如果采用参数化,则需分别给出 \(x(t)\) 和 \(y(t)\) 的解析表达式并求其关于 \(t\) 的一阶导数。 3. **构建被积函数** 根据上述公式构造出待求数值积分的目标函数。 4. **调用 SciPy 积分模块执行计算** 利用 scipy.integrate.quad 函数对目标区间上的被积函数进行精确或者近似求解得到最终结果。 --- #### 示例代码展示 下面是一个具体的例子演示如何利用 python 编写程序来计算特定类型曲线——椭圆的一部分——的度: ```python import numpy as np from scipy import integrate def ellipse_arc_length(a, b, theta_start, theta_end): """ Calculate the arc length of an elliptical curve segment. Parameters: a : float Semi-major axis length. b : float Semi-minor axis length. theta_start : float Start angle in radians. theta_end : float End angle in radians. Returns: float The calculated arc length. """ def integrand(theta): dx_dtheta = -a * np.sin(theta) dy_dtheta = b * np.cos(theta) return np.sqrt(dx_dtheta**2 + dy_dtheta**2) result, _ = integrate.quad(integrand, theta_start, theta_end) return result # Example usage semi_major_axis = 5.0 semi_minor_axis = 3.0 start_angle = 0.0 end_angle = np.pi / 2 # Quarter circle arc_len = ellipse_arc_length(semi_major_axis, semi_minor_axis, start_angle, end_angle) print(f"The arc length is approximately {arc_len:.6f}") ``` 以上脚本展示了怎样通过自定义函数配合 Scipy 库来进行复杂曲面路径测量的实际应用案例之一[^5]。 --- #### 注意事项 当处理更加通用化的随机形状轨迹时,可能还需要额外考虑离散点集插值得到连续逼近模型等问题;另外某些特殊情形下也可能涉及到更高维度空间内的距离度量转换等内容[^4]。 ---
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