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极值,驻,拐点关系_

极值(是自变量x值) 极值:一阶导数发生变号,对于导数不存在,分析其左导数和右导数正负是否相同,相同则不是极值;若不同则为极值。...极值是该x坐标值,而极值是该对应y坐标值。 驻(是一个对(x,y)) 驻:只是单纯地符合f’(xo)=0,导数不存在不是驻。...拐点(对(x,y)) 拐点:二阶导数发生变号,对于二阶导数不存在,分析其左二阶导数和右二阶导数正负是否相同,相同则不是拐点;若不同则是拐点。...因为f’’(xo)≠0,那么f’(x)在xo左右一定具有变大或者变小单调方向(f’’(x)在某种意义上,可以理解为f’(x)变化趋势),所以f’(xo)=0就是f(x)导数变号。)...导数变号。)

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C# 已知和向量,距离

已知一个 P 和向量 v ,在这个P按照向量 v 运行距离 d B 。 已经知道了一个 P 和他运动方向 v ,就可以通过这个求出距离 P 为 d B。 ?...首先把 v 规范化,规范化意识是向量摸变为1 ? 画一张图来就是把图片灰色向量修改为黑色向量 ? 那么 B 计算可以转换为 B 向量 ? 这时 B 向量可以使用下面的公式 ?...因为 B 坐标和 B 向量是相同,所以 B 坐标就是 B=(A_x,A_y)+(L·V'_x,L·V'_y) \\ =(A_x+L·V'_x,A_y+L·V'_y) MathJax.Hub.Config...,同时有更好阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名林德熙(包含链接: https://lindexi.gitee.io ),不得用于商业目的,基于本文修改后作品务必以相同许可发布。

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Matlab分段函数积分

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 (一)前言 本文介绍一个使用Matlab进行分段函数积分值方法。...首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分求解,然后介绍一个对分段函数进行求积分例子。...(二)使用Matlab定积分 Matlab中求积分函数为int(),调用形式为int(func, ‘x’, a, b),其中func为被积函数,x为积分变量,[a, b]为被积区间。...如int(x^2, ‘x’, 1, 2)为函数y=x^2在区间[1, 2]积分值,结果为7/3。...(三)分段函数数值积分 对于分段函数,我们不能直接把整个函数直接写入func参数中(毕竟表达式都不一样,但是如果函数文件可以的话或许可以解决),我这里写一个参数可变积分函数进行分段函数积分求解,函数如下

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c语言中strstr函数一个注意

今天说一个之前工作上遇到过一个问题,也是之前没注意过一个。...第二个strstr答案很明确,但是对于第一个strstr调用,可能会有一疑惑。...字符串,如果包含,就返回指向第一个匹配needle字符串位置指针,否则返回空指针,并且说明了结束符'\0'是不参与比较。...最后我通过man strstr查看strstr函数说明,它也说很清楚了,对于动态库libc版本,它在4.6.27之前版本 是不允许对空字符串进行比较,是在4.6.27以后才支持,并且如果needle...对于以上问题,在工作中如果代码分支比较多时候就要特别注意,不然可能会导致很莫名其妙问题,另外在面试时候,如果要求手写strstr实现,那这一也是不能忽略

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已知线段上某与起点距离,坐标

概述 在实际进行空间几何计算时候,很难确定直线方向向量,一般都是知道线段起点 (O) 和终点 (E) 。那么显然方向向量为 (D=E-O) 。...这时,根据射线向量方程,线段上某一P为: \[P=O+tD\] 很显然,这个t值就确定了线段上 (P) 位置。...在方向向量由起止确定,且点在线段内情况下,t取值范围为0到1:取值为0时就是起点 (O) ,取值为1时就是终点 (E) 。...进一步,根据相似三角形原则,如果知道 (P) 与起点 (O) 距离为d,则t取值为: \[t = \frac{d}{Mod(D)}\] 其中Mod(D)是向量模,也就是线段长度。 2....11.5); double d = 5; Vector2d P; CalPointFromLineWithDistance(O, E, d, P); cout << "计算

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可见最大数目(atan2函数夹角)

题目 给你一个点数组 points 和一个表示角度整数 angle ,你位置是 location ,其中 location = [posx, posy] 且 points[i] = [xi, yi]...对于每个,如果由该、你位置以及从你位置直接向东方向形成角度 位于你视野中 ,那么你就可以看到它。 同一个坐标上可以有多个。...你所在位置也可能存在一些,但不管你怎么旋转,总是可以看到这些。同时,不会阻碍你看到其他。 返回你能看到最大数目。 示例 1: ?...在你视野中,所有的都清晰可见, 尽管 [2,2] 和 [3,3]在同一条直线上,你仍然可以看到 [3,3] 。...示例 2: 输入:points = [[2,1],[2,2],[3,4],[1,1]], angle = 90, location = [1,1] 输出:4 解释:在你视野中,所有的都清晰可见,包括你所在位置那个

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