Rotations (and intro to sine and cosine)

最新推荐文章于 2024-07-11 15:32:59 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/chriscai/archive/2009/11/14/1602966.html
博客主要涉及旋转相关内容，并对正弦和余弦进行了介绍。提供了相关网页链接http://freespace.virgin.net/hugo.elias/routines/rotate.htm ，还给出了转载链接https://www.cnblogs.com/chriscai/archive/2009/11/14/1602966.html 。

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Givens Rotations 进行QR分解Matlab代码
VioletHan7的博客
12-31 1万+
Givens Rotations 进行QR分解Matlab代码求任意矩阵的QR分解function [Q,R]=givenQR(A) n=size(A,2); %列数 m=size(A,1); %行数 R=A; Q=eye(m); for i=1:n-1 for j=i+1:m x=R(:,i) rt=givens(x,i,j);%J矩阵
图形学学习笔记1 --三维旋转和四元数（3D Rotations and Quaternions）
zsy721201的博客
07-20 1371
在图形学，3D视觉等领域，矩阵变换是在常见不过的一种操作，而旋转变换又是其中尤其特别的一种，我们在玩游戏时，移动鼠标看向不同地方就是在进行三维旋转；我们看到的动画电影中角色变换的身姿也是通过三维旋转实现的。因此，深入理解3维空间的旋转至关重要。
House holder reflections and Givens rotations
weixin_41469272的博客
07-11 879
具体来说，Householder反射可以用于将一个向量变成一个特定方向的向量，比如将一个向量变成与标准基向量平行的向量。这种方法的主要特点是，它可以在很少的运算步骤中完成这一操作，因此在数值计算中非常高效。Householder反射和Givens旋转是两种常见的线性代数方法，用于将一个矩阵分解为正交矩阵(Q)和上三角矩阵®，即QR分解。Givens旋转是一种通过旋转将一个向量的某个分量置零的方法。总体来说，QR分解的目标是通过一系列的正交变换（Householder反射或Givens旋转）将原矩阵。
图象：sine(正弦)、cosine(余弦)与Tangent(正切)
热门推荐
swartz_lubel的专栏
10-27 1万+
对于小于90度的角，增加角A的度数，也会增加该角对边的长度（假设斜边的长度保持不变），因此角A的正弦值也会随着增大，同时角A的临边将变短，同样角A的余弦值也会减小。 对于大于90度的角，可以理解为将相应角（180-大于90度的角）所在的三角形水平翻转，因此该角的对边与临边就会相应的减小或增大（斜边的长度不变）： 这样看来，该角的正弦值就会减小，余弦值变大。当角度大于180度时，
四元数和旋转(Quaternions and rotations)
豆皮卷香菜
04-07 1017
文章目录1. Introduction2. Quaternion Algebra2.1 加法和乘法2.2 complex conjugate，Norm and Inverse3. Quaternion Rotation Operator3.1 定理1 文章翻译自Quaternion and rotations，作者Yan-Bin Jia 译者刚入门，水平有限，仅供参考 1. Introduction 2. Quaternion Algebra 本节是四元数的基本性质，可以参考这个链接中的内容，讲的非常详细：
Yaw Pitch and Roll Rotations
fanbird2008的专栏
12-28 516
http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html Yaw Pitch and Roll Rotations A 3D body can be rotated about three orthogonal axes, as shown inFigure 3.8. Borrowing aviation terminology,
A Simple Algebraic Way to understand Quaternions and Rotations in 3D
Better Explained
03-08 403
Before doing this study, using quaternions to represent rotation (v′=qvq−1v' = qvq^{-1}) is a magical formula to me. It’s easy to verify its correctness by expanding the identity to the vector rotatio
Visual Recognition and Search资源
uncle_ll的博客
07-13 420
   ResourcesVisual Recognition and SearchEECS 6890 Topics in Information Processing (3 credits)Instructors: Rogerio Feris, Liangliang Cao, and Jun Wang   Home   |  Course Overview  |  Schedule  |  Res...
Non-orthogonal tensor diagnolization based on successive rotations and LU decomposition
02-22
根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下知识点： 1. 张量对角化（Tensor Diagonalization，TD）：张量对角化是多维信号分析中的一个概念。它通过将一个多维张量转化为对角或近似对角的形式来简化问题，这在盲源...
Effect of static magnetic field on E. coli cells and individual rotations of ion-protein complexes
06-29
coli cells and individual rotations of ion-protein complexes Bioelectromagnetics 22:79^86 (2001) Effect of Static Magnetic Field on E. coli Cells and Individual Rotations of Ion^Protein Complexes...
Jia - Quaternions and Rotations 四元数与旋转
03-15
翻译“Jia - Quaternions and Rotations”可能会涵盖四元数的更多理论细节，如四元数的代数性质、四元数的几何解释、四元数与旋转矩阵的转换、四元数的逆和除法等。通过学习这部分内容，你可以深入理解四元数如何在...
sshguard-firewalld-2.4.2-6.el8.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
Wecon PLC 代码 自动化代码
08-16
Wecon PLC 代码
【加密货币预测】基于BP神经网络的CCi30指数短期预测模型构建与优化：特征工程增强及模型评估
08-16
内容概要：本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状，采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本，通过“试凑法”确定最优隐结点数目，建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程，包括数据归一化、特征工程、模型架构设计（如输入层、隐藏层、输出层）、模型编译与训练、模型评估（如RMSE、MAE计算）以及结果可视化。研究表明，该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外，文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响，并提出了若干改进建议，如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群：对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法；②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用；③为后续研究提供改进方向，如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明：尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能，但仍存在一定局限性，如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此，在实际应用中需谨慎对待模型预测结果，并结合其他分析工具共同决策。
球面纳米压痕应力-应变分析.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
python语言英文单词记忆软件代码bwm-2025-8-16.txt
08-16
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抖音无限私信软件是什么软件.zip
08-16
抖音无限私信软件是什么软件
A146基于springboot+vue的游戏账号交易系统的设计与实现（LW文档+完整前后端代码+sql脚本+开发文档+全套软件）
08-16
项目介绍 本系统分为三个角色管理员模块、商家、用户模块 管理员端的功能主要是开放给系统的管理人员使用，能够对用户的信息进行管理，包括对用户管理、商家管理、账号分类管理、账号信息管理、秒杀账号管理、系统管理进行査看，修改和删除、新增等，对系统整体运行情况进行了解。 用户的功能主要是对个人账号和密码进行更新信息，然后对首页、账号信息、秒杀账号、平台资讯、购物车、个人中心进行査询详情探作。 商家的功能主要是对个人账号和密码进行更新信息，然后对系统首页、个人中心、账号信息管理、秒杀账号管理、订单管理进行查询详情操作。 系统演示视频： 链接: https://pan.baidu.com/s/1RKnr1eb2CLFIOnc7X0MkVQ?pwd=k2d3 提取码: k2d3
上市公司集团-各类专利申请、授权数据（2000-2023年）
08-16
在前文，团队整理了上市公司专利数据明细（点击查看）、上市公司绿色专利数据明细（点击查看）、上市公司专利引用数据（点击查看）。本次数据中，团队分享的是上市公司集团专利申请、授权数据，包括子公司、联营、合营公司的专利合计 一、数据介绍 数据名称：上市公司集团-各类专利申请、授权数据 数据范围：A股上市公司集团 数据年份：2000-2023年 数据样本：61254条 数据来源：国家知识产权局 二、数据指标 年份 股票代码 股票简称 行业名称 行业代码 省份 城市 区县 区县代码 上市状态 专利申请总量 发明专利申请总量 实用新型专利申请总量 外观专利申请总量 专利授权总量 发明专利授权总量 实用新型专利授权总量 外观专利授权总量 发明专利申请占比 实用新型专利申请占比 外观专利申请占比 发明专利授权占比 实用新型专利授权占比 外观专利授权占比
We have two figures S and T on a two-dimensional grid with square cells. S lies within a grid with N rows and N columns, and consists of the cells where S i,j ​ is #. T lies within the same grid with N rows and N columns, and consists of the cells where T i,j ​ is #. Determine whether it is possible to exactly match S and T by 90-degree rotations and translations.c++代码
05-29
Sure, here's a C++ code that checks whether it's possible to match S and T by 90-degree rotations and translations: ```c++ #include #include using namespace std; // function to rotate a grid by 90...
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