四月慢跑的英语

       四月不减肥,五月徒伤悲。

       所以貌似整个十期,四月的英语一直在加油跑步,看来大家减肥有望了¥%……%*%@

       废话少说,直奔主题。扪心自问,四月相比前段时间,状态确实不错。应该感谢丹丹那次组织大家开会,调整英语学习策略,带动大家积极性。而且每个周日的集体Topic,更是发挥了团队的力量。

       首先说一下这个月的学习状态:每一天都是充实的。每天8-9点的Effortless English,都是雷打不动,貌似大家已经习惯了这个节奏。我认为,我们同学们每天能坚持读Effortless English,说明大家有收获(吃到了一点甜头)。 9-10点的组内Topic,大家也畅所欲言(English),We are dareto speak,我们组人一点也不羞涩。而且有时的 Who is undercover,更是能把“房顶掀了”。

       其次说一下问题:Tone,我们读Effortless English,明明感觉读的挺流利的,但是腔调却没有那股味儿。平时Topic,感觉单词都是单个蹦出来的。

       给丹丹反映过这个问题,其实还是练习的不够。给了几个建议:

1、录音。对比自己和原文读的差别,改进。

2、回去看音标。我也问了问别人,人家也是每天练习几个音标。

       最后,五月不减肥,六月也是徒伤悲。所以,英语快跑。

### 关于慢跑者与狗的模拟 在MATLAB中实现“慢跑者与狗”的模拟可以通过设计个动态系统来描述两者之间的运动关系。这种类型的模拟通常涉及微分方程组,其中慢跑者的路径和狗的行为由组时间依赖的关系定义。 #### 动态系统的建模 假设慢跑者沿着条直线匀速移动,而狗则从某个初始位置出发并不断调整方向朝向慢跑者的位置。可以用以下模型表示: - **慢跑者的速度** \(v_r\) 和其轨迹。 - **狗的速度** \(v_d\) 及其追踪行为。 通过数值积分方法(如欧拉法或龙格库塔法),可以在MATLAB中计算每步的时间更新后的状态变量。 下面是个基本的MATLAB代码示例,展示如何实现这过程[^5]: ```matlab % 参数设定 vr = 1; % 慢跑者速度 (单位/秒) vd = 2; % 狗的速度 (单位/秒) tspan = [0, 10]; % 时间范围 [起始时间, 结束时间] y0 = [0, 0, 10, 0]; % 初始条件 [步者x, 步者y, 狗x, 狗y] % 定义ODE函数 odefun = @(t,y) [ vr; % dxr/dt - 慢跑者水平位移变化率 0; % dyr/dt - 垂直方向无变化(沿直线走) vd*(y(1)-y(3))/sqrt((y(1)-y(3))^2 + (y(2)-y(4))^2); % dog_x' 向量指向步者 vd*(y(2)-y(4))/sqrt((y(1)-y(3))^2 + (y(2)-y(4))^2)]; % dog_y' % 使用 ode45 解 ODE 方程 [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0); % 绘图显示结果 figure; plot(y(:,1), y(:,2), 'b-', 'LineWidth', 2); hold on; % 慢跑者轨迹 plot(y(:,3), y(:,4), 'r--o', 'LineWidth', 1.5); % 狗的轨迹 xlabel('X Position'); ylabel('Y Position'); title('Runner and Dog Simulation'); legend('Runner Path', 'Dog Path'); grid on; % 添加起点终点标记 plot(y(1,1), y(1,2), 'bo', 'MarkerSize', 8); plot(y(end,1), y(end,2), 'bs', 'MarkerSize', 8); text(y(1,1)+0.5, y(1,2), 'Start Runner', 'Color','blue'); text(y(end,1)+0.5, y(end,2), 'End Runner', 'Color','blue'); plot(y(1,3), y(1,4), 'ro', 'MarkerSize', 8); plot(y(end,3), y(end,4), 'rs', 'MarkerSize', 8); text(y(1,3)+0.5, y(1,4), 'Start Dog', 'Color','red'); text(y(end,3)+0.5, y(end,4), 'End Dog', 'Color','red'); ``` 此脚本利用 `ode45` 函数解决常微分方程组,并绘制出随时间演化的两条路径——分别代表慢跑者和狗的位置变化情况[^6]. #### 进步扩展的可能性 为了使仿真更加复杂或者贴近实际应用需求,还可以考虑加入更多因素比如障碍物规避、随机扰动等因素影响下的决策机制等高级功能开发思路。
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