多边形面积的计算

本文介绍了一种简单且高效的计算多边形面积的方法——鞋带公式,通过多边形各顶点坐标两两叉乘求和的绝对值的一半来计算,适用于任意顺序的输入,减少了判断多边形形状和边长计算的复杂性。并提供了一个C++实现的示例程序。

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前言

多边形面积的计算一般是将其剖分为三角形,利用海伦公式计算每个三角形的面积,然后将所有三角形的面积加起来。但是,这种方法程序实现起来比较复杂,因为无法预知多边形的形状,需要判断多边形的“凸凹”,才能避免重复计算。另外,计算边长的计算量也比较大。本文采用“鞋带公式” (Shoelace formula) 计算
,不管坐标原点怎样选取,只要顺序输入多边形每个顶点的坐标,按同样的顺序(顺时针或反时针)两两叉乘。这些叉乘的和的绝对值的一半就是该多边形面积。这个方法编程简单,计算量也比较小,优势明显。

计算公式

设O为原点,多边形由点 P 0 , P 1 , . . . , P n − 1 P_0, P_1, ..., P_{n-1} P0,P1,...,Pn1连线围成,则面积S为:
S = 1 2 ∣ ∑ i = 0 n − 1 ( O P i ‾ × O P i + 1 ‾ ) ∣ , ( P n = P 0 ) S=\frac{1}{2}|\sum_{i=0}^{n-1}({\overline{OP_i}\times\overline{OP_{i+1}}})|, (P_n=P_0) S=21i=0n1(OPi×OPi+1),(Pn=P

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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