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B样条曲线

,因此在进行直线与圆弧转换过程中存在抖动问题),经常需要用到B样条曲线;其次,B样条曲线广泛应用于飞行器表面的描述。...一、近似拟合:当已知控制顶点坐标di、曲线的次数k以及基函数Ni,k(u),就可以确定B样条曲线的形状为: 注释:在已知控制点的坐标后,采用B样条曲线近似拟合曲线的重点是对基函数的递推,采用程序可以简单地都对这个问题进行处理...B样条曲线基函数的特点,如果节点的个数为m+1,P次基函数的个数为n+1,且基函数的次数为P,则m=n+p+1。...二、插值拟合(反求控制点坐标)主要的步骤为,根据曲线上相邻点的坐标,得到控制点的坐标,然后依据前边近似拟合的方法,得到3次B样条曲线。...3次B样条曲线在接头处的要求不同,得到控制点的过程也不一样,当接头处仅仅是需要曲线的一阶导数连续时,控制点可以很容易的得到: 其中,a,b是两个可以任意给定的系数。

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Python|分治(分而治之)

问题描述 今天我们讲的是分治,首先来了解一下分治的定义:把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并...,这就是分治。...但是,并不是所有的问题都可以用分治来解决,从它的基本思想我们就可以看出,能用分治解决的问题一定具有以下特征: ①.该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题 注意几个关键词:“可以分解”,“规模较小”...针对这一条特征我们就可以看出来,分治和递归其实是分不开的。...结语 我们简单介绍了分治,通过以上讲解我们可以看到分治和递归宛如一对孪生兄弟,有分治的地方就有递归的身影。因此要想运用好分治一定要先理解运用好递归,遇到问题方能分而治之,逐个击破。

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基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测

p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。  三次样条  三次样条 具有连续的一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量  并使用这些变换后的变量拟合模型, 向模型添加非线性, 使样条曲线能够拟合更平滑 。...the datasetagelims<-range(age)#Generating Test Dataage.grid<-seq(from=agelims[1], to = agelims[2])  三次样条...    R中使用函数拟合三次样条。...平滑样条线  我们在平滑样条曲线中的目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到,红线(即“平滑样条线”)更加摇摆不定,并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度的自由度所致。

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Python拉链和开地址实现字典

Python拉链和开地址实现字典 Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。...这个时候就有两种处理散列冲突的方法:拉链和开地址 拉链 把具有相同散列地址的k,v对放在同一个单链表中。.../usr/bin/env python # coding=utf-8 slots = [] slotsNum = 32 for _ in range(32): slots.append([])...solts__: for k, _ in solt: ret.append(k) return ret 封装成类之后,使用方法和Python...提供的dict就比较像了 开地址 Python字典内部实现时处理散列冲突的方法就是开地址,开地址在后续补充 《Python源码剖析》的笔记-第五章 Python中的dict对象 【译】Python

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Python+Matplotlib绘制三次B样条曲线基函数图像

问题描述: 在计算机图形学课程中,B样条曲线属于重要教学内容之一。已知,m+n+1个控制点可以确定m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,其中第i段(i=0,1,2,......,m)曲线上点的定义为 上式用来确定曲线上的一个点,其中 表示控制点,基函数的定义为 对基函数进行展开和化简可得,3次B样条曲线的4个基函数分别为 和贝塞尔曲线类似,B样条曲线的控制点确定曲线的大致形状...以端点性质为例,把t=0和t=1分别代入基函数定义和B样条曲线定义式,可得 下图分别是1段3次B样条曲线和3段光滑拼接的3次B样条曲线,可以看出,与上面推导的结论是相符的。...这一点也可以通过观察3次B样条曲线4个基函数的图像来验证,通过下面的函数图像可知,1段3次B样条曲线起点位置(t=0)由前3个控制点确定(权重或贡献分别为1/6、2/3、1/6),第4个控制点不起作用(...权重为0);1段3次B样条曲线的结束位置(t=1)由最后3个控制点确定(权重分别为1/6、2/3、1/6),第1个控制点不起作用(权重为0)。

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三次样条插值优缺点_matlab中三次样条差值

三次样条插值 分段线性插值的优点 : 计算简单、 稳定性好、 收敛性有保证且易在计算机上实 现 缺点 :它只能保证各小段曲线在连接点的连续性,却无法保证整条曲线的光 滑性,这就不能满足某些工程技术的要求...从20世纪60年代开始, 首先由于航空、 造船等工程设计的需要而发展起来所 谓样条 (Spline) 插值方法, 既保留了分段低次插值多项式的各种优点,又提高了 插值函数的光滑性。...今天, 样条插值方法已成为数值逼近的一个极其重要的分支, 在许多领域里得到越来越多广泛应用。 我们介绍应用最广的具二阶连续导数的三次样条插值函数。...一、三次样条插值函数的定义: 定 区 间 ] , [ b a 上 的 个 节 点 b x x x a n       1 0 和 这 些 点 上 的 函 数 值 ) , , 1 , 0 (...则称 ) ( x S 为函数 ) ( x f 关于节点的 n x x x , , , 1 0  三次样条插值函数。 二、边界问题的提出与类型 单靠一个函数表是不能完全构造出一个 三次样条插值函数。

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Python+OpenGL绘制任意长度和次数的B样条曲线

相关知识: 对于给定的m+n+1个控制点,可以绘制m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,每段曲线上点的位置由n+1个控制点决定,其中第i段曲线上参数t(0<=t<=1)对应的点为 上面的式子用来计算第i...段曲线上的一个点,其中,基函数定义为 任务描述: 编写Python程序,调用OpenGL,绘制B样条曲线。...在空白处单击鼠标左键可以增加控制点并延长B样条曲线,鼠标左键单击某个控制点选中之后可以移动其位置以影响局部曲线形状,鼠标右键单击最后一个控制点可以将其删除。...按下键盘上数字1可以绘制一次B样条曲线,按数字2绘制二次B样条曲线,按数字3绘制三次B样条曲线。...另外,上面的代码严格按照B样条曲线的定义进行编写,重复计算基函数值会导致效率略低,可以使用Numpy进行改写和优化,过几天再推送相关代码。

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python 回溯模板详解

什么是回溯 回溯(探索与回溯)是一种选优搜索,又称为试探,按选优条件向前搜索,以达到目标。...但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。...回溯与递归: 回溯是一种思想,递归是一种形式 class Solution(object): #rtlist用来存储所有的返回所有排列,templist用来生成每个排列 def backtrack...所以在回溯中,关键的就是找出合理的分支限界(重要),和返回条件。...以上这篇python 回溯模板详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Scipy和Numpy的插值对比

技术背景 插值在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的一项技术。不同的插值函数,可以根据给定的数据点构造出来一系列的分段函数。...而根据插值所得到的结果,一定是经过所有给定的离散点的。本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口,来看下两者的不同实现方案。...总结概要 线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法,使用插值,可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展,得到样本信息中所不包含的样本点的信息。...插值有着非常广泛的应用场景,就比如某手机厂商所号称的x千万像素拍照,其中插值就发挥了重要作用。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法,而numpy库中实现了线性插值的算法,我们通过这两者的不同使用方式,来看下所得到的插值的结果。

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