曲线及其方程

曲线方程

动态演示其生成:

时间: 2024-10-28 21:17:14

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canvas绘制曲线

绘制曲线有几种思路: 1.通过quadraticCurveTo(controlX, controlY, endX, endY)方法来绘制二次曲线 2.通过bezierCurveTo(controlX1, controlY1, controlX2, controlY2, endX, endY)方法,来绘制贝塞尔曲线 3.通过画圆的方法arc(x, y, radius, startAngle, endAngle, antiClockwise)来取得某一段圆弧,作为要画出的曲线 1.二次曲线quadr

任意数量控制点的贝兹曲线函数的实现

根据这篇文章(https://blog.csdn.net/aimeimeits/article/details/72809382)的介绍,贝兹曲线的方程其实是若干表达式的加: a * (1 - t)^b * t^c * Pn 每一个控制点对应一个上面的表达式.a.b.c是该控制点对应的三个系数,它们的规律可以参见那篇文章的介绍.Pn 是第 n 个控制点.t 则是一个从 0 到 1 的浮点数,用来插值算出曲线的任一位置. 下面是 C# 的实现函数: 1 Vector3 bezierInterpol

JavaScript动画实例:李萨如曲线

在“JavaScript图形实例:阿基米德螺线”和“JavaScript图形实例:曲线方程”中,我们学习了利用曲线的方程绘制曲线的方法.如果想看看曲线是怎样绘制出来的,怎么办呢?编写简单的动画,就可以展示指定曲线的绘制过程. 1.李萨如曲线 设定李萨如曲线的坐标方程为: X=SIN(2θ) Y=SIN(3θ)     (0≤θ≤2π) 将0~2π区间等分512段,取θ的初始值π/256,按曲线方程求得坐标值(x,y),并在当前坐标处通过绘制一个实心圆的方式描点.之后每隔0.02秒,将θ的初始值加

CS考研_统考大纲

序号 政治 外语 业务课一 业务课二 1 (101)思想政治理论 (201)英语一 (301)数学一 (408)计算机学科专业基础综合 以上是计算机全国统考考试科目,三门公共课非统考基本也都是这三个,大家如果看到非统考的科目如果是三个1,就可以直接来参考我这里列出的大纲了!所以在此,我就直接列出最近的2015年考研这四个的考试大纲: 政治101: Ⅰ.考试性质 思想政治理论考试是为高等院校和科研院所招收硕士研究生而设置的具有选拔性质的全国招生考试科目,其目的是科学.公平.有效地测试考生掌握大学本

动态规划(4)——最长上升子序列(作业题NYOJ201)

作业题 描述 小白同学这学期有一门课程叫做<数值计算方法>,这是一门有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与过程,以及由相关理论构成的学科-- 今天他们的Teacher S,给他们出了一道作业题.Teacher S给了他们很多的点,让他们利用拉格朗日插值公式,计算出某严格单调函数的曲线.现在小白抄下了这些点,但是问题出现了,由于我们的小白同学上课时走了一下神,他多抄下来很多点,也就是说这些点整体连线不一定还是严格递增或递减的了.这可怎么处理呢.为此我们的小白同学制定了以下的取点规则: 1.取

GLSL/C++ 实现滤镜效果

入门效果之浮雕 "浮雕"图象效果是指图像的前景前向凸出背景.常见于一些纪念碑的雕刻上.要实现浮雕事实上很easy.我们把图象的一个象素和左上方的象素进行求差运算.并加上一个灰度.这个灰度就是表示背景颜色.这里我们设置这个插值为128 (图象RGB的值是0-255).同一时候,我们还应该把这两个颜色的差值转换为亮度信息.否则浮雕图像会出现彩色. "precision mediump float; \n" "varying vec2 v_texCoord; \

向量代数与空间解析几何(后篇)

后篇会讲,空间直线及其方程.还有曲线及其方程.还有空间曲线及其方程. 注意,曲面及其方程,与空间曲线及其方程在后面的.对曲面的积分中经常会用到!! 好先说说空间曲线,及其直线方程. 一般式 对称式 及参数方程 有趣的小题 两直线的夹角 直线与平面的夹角 这是该直线垂直于平面的时候 这是该直线平行于平面的时候 普通的时候: 接下来就是曲面及其方程.非常重要! 先不讨论球了,太简单了. 讨论旋转曲面: 要搞清楚母线, f(x,y) 这个就有可能绕x轴或者 y轴转动 f(x,z) 这个也有可能绕x轴或

复旦考研信息整理

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线性回归与梯度下降法

前言 最近在看斯坦福的<机器学习>的公开课,这个课程是2009年的,有点老了,不过讲的还是很好的,廓清了一些我以前关于机器学习懵懂的地方.我的一位老师曾经说过: 什么叫理解?理解就是你能把同一个事情用自己的语言表达出来,并且能让别人听得懂. 本着这样的原则,同时也为了证明自己是”理解”的,于是决定打算在学习<机器学习>公开课的时候,写一些系列文章类巩固学到的东西.机器学习中的很多内容都是和数学推导相关的,而我本人的数学功底并不扎实,所以文章也许会写得比较慢.另外,这个系列的文章大体