sin

remoon 求C的导数 \[f(x) = C\] \[\lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} \frac{C-C}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} \frac{0}{h}\] \[=0\] 幂函数导数 \[f(x) = x^n(n \in R)\] \[\lim_{h \to 0} \frac{f(x+h)-f(x)}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} \frac{(x+h)^n - x^n}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} x^{n-1} \frac{(1+\frac{h}{x})^n - 1}{\frac{h}{x}}\] \[=\lim_{h \to 0} x^{n-1} \frac{n\frac{h}{x}}{\frac{h}{x}}\] \[=\lim_{h \to 0} nx^{n-1}\] \[=nx^{n-1}\] 正弦函数导数 \[f(x) = \sin x\] \[\lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} \frac{sin(x+h) - sin(x)}{h}\] \[=\lim_{h \to 0} \frac{2cos(x+\frac{h}{2})sin(\frac

1.理论 本文采用的模型为之前博客“ matlab机器人工具箱一般六轴的DH模型和改进DH模型建立与区别 ”里面的改进DH模型，参数不再重复给出。 基系与工具坐标系关系为： b T 0 （ 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5 5 T 6 ） 6 T e = b T e b T 0 （ 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5 5 T 6 ） 6 T e = b T e 将逆运动学问题简化为： 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5 5 T 6 = b T 1 0 b T e 6 T 1 e 0 T 1 1 T 2 2 T 3 3 T 4 4 T 5 5 T 6 = b T 0 1 b T e 6 T e 1 2.转换为下式求解 2 T 3 3 T 4 4 T 5 = 1 T 1 2 0 T 1 1 b T 1 0 b T e 6 T 1 e 5 T 1 6 2 T 3 3 T 4 4 T 5 = 1 T 2 1 0 T 1 1 b T 0 1 b T e 6 T e 1 5 T 6 1 左边： left = [ cos (theta3)* cos (theta4)* cos (theta5) - sin (theta3)* sin (theta5), - cos (theta5)* sin (theta3) - cos

将腾讯地图或高德地图采集的经纬度存至EXCEL.如下图所示 C2格计算公式：A2*2-(A2 + ((-100.0 + 2.0 * (B2- 105.0) + 3.0 * (A2- 35.0) + 0.2 * (A2 - 35.0)* (A2- 35.0) +0.1 * (B2- 105.0) * (A2- 35.0) + 0.2 * sqrt(abs(B2- 105.0))+(20.0 * sin(6.0 *(B2- 105.0)* 3.1415926535897932384626) + 20.0 *sin(2.0 *(B2- 105.0) *3.1415926535897932384626)) * 2.0 / 3.0+(20.0 * sin((A2- 35.0) *3.1415926535897932384626) + 40.0 *sin((A2- 35.0) / 3.0 *3.1415926535897932384626)) * 2.0 / 3.0+(160.0 *sin((A2- 35.0)/ 12.0 *3.1415926535897932384626) + 320 *sin((A2- 35.0) *3.1415926535897932384626 / 30.0)) * 2.0 / 3.0) * 180.0) / (( 6378245.0* (1 -0

1. 分两个程序①主函数②function函数 2.main clear; clc; %建立机器人模型 % theta d a alpha offset ML1=Link( [ 0 0 0 0 0 ] , 'modified' ); ML2=Link( [ 0 0.1491 0 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML3=Link( [ 0 0 0.4318 0 0 ] , 'modified' ); ML4=Link( [ 0 0.4331 0.0203 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML5=Link( [ 0 0 0 pi/ 2 0 ] , 'modified' ); ML6=Link( [ 0 0.0563 0 -pi/ 2 0 ] , 'modified' ); modrobot=SerialLink( [ML1 ML2 ML3 ML4 ML5 ML6] , 'name' , 'PUMA 560' ); t06= modrobot. fkine( [ 0 , 0 ,pi/ 2 , 0 , 0 ,pi/ 2 ] ) %工具箱正解函数 myt06=myfkine( 0 , 0 , pi / 2 , 0 , 0 , pi / 2 ) %手写的正解函数 3.function function [T06]=myfkine(theta1

问题描述 　　最近FJ为他的奶牛们开设了数学分析课，FJ知道若要学好这门课，必须有一个好的三角函数基本功。所以他准备和奶牛们做一个“Sine之舞”的游戏，寓教于乐，提高奶牛们的计算能力。 　　不妨设 　　Sn=(…(A1+n)A2+n-1)A3+…+2)An+1 　　FJ想让奶牛们计算Sn的值，请你帮助FJ打印出Sn的完整表达式，以方便奶牛们做题。 输入格式 　　仅有一个数：N<201。 输出格式 　　请输出相应的表达式Sn，以一个换行符结束。输出中不得含有多余的空格或换行、回车符。 样例输入 3 样例输出 import java.util.*; public class Main { /** * 1 sin(1)+1 2 (sin(1)+2)sin(1-sin(2))+1 3 ((sin(1)+3)sin(1-sin(2))+2)sin(1-sin(2+sin(3)))+1 4 (((sin(1)+4)sin(1-sin(2))+3)sin(1-sin(2+sin(3)))+2)sin(1-sin(2+sin(3-sin(4))))+1 * @param args */ // 思路：要得到Sn,就必须先得到An。像这种类型的题目，首先写出Sn、An的几个例子，然后分析其中的规律。 public static void main(String args[]) { Scanner

1.导数定义： 导数和微分的概念 \(f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}\) （1） 或者： \(f'({{x}_{0}})=\underset{x\to {{x}_{0}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x-{{x}_{0}}}\) （2） 2.左右导数导数的几何意义和物理意义 函数 \(f(x)\) 在 \(x_0\) 处的左、右导数分别定义为： 左导数： \({{{f}'}_{-}}({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to {{0}^{-}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}=\underset{x\to x_{0}^{-}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x-{{x}_{0}}},(x={{x}_{0}}+\Delta x)\) 右导数： \({{{f}'}_{+}}({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to {{0}^{+}}}{

点乘 推导公式1: = (|a|*sinθ1) * (|b| * sinθ2) + (|a| * cosθ1) * (|b| * cosθ2) = |a||b|(sinθ1*sinθ2 + cosθ1*cosθ2) =|a||b|(cos(θ1-θ2)) = |a||b|cosθ 推导公式2: 几何意义是：是一条边向另一条边的投影乘以另一条边的长度 叉乘: 来源：博客园 作者： wanhong 链接：https://www.cnblogs.com/honghong87/p/11517634.html

使用sym或syms建立变量 >> syms x >> (x+x)/3 ans = (2*x)/3 >> y=sym('y') y = y solve() 1.一元一次方程 解y=x*sin(x)-x; y是equation x是symbol >> solve(cos(x).^2-sin(x).^2,x) ans = pi/4 2.二元一次方程 >> syms x y >> eq1=x-2*y-5; >> eq2=x+y-6; >> a=solve(eq1,eq2,x,y) a = 包含以下字段的 struct: x: [1×1 sym] y: [1×1 sym] >> a.x ans = 17/3 >> a.y ans = 1/3 >> syms x a b solve(a*x^2-b) ans = b^(1/2)/a^(1/2) -b^(1/2)/a^(1/2) >> syms x a b >> solve(a*x^2-b,b)%以b为未知数来解 ans = a*x^2 求导 >> syms x >> y=4*x^5 y = 4*x^5 >> yprime=diff(y) yprime = 20*x^4 对x^2*exp(x)积分，z(0)=0 subs是 赋值函数 ，用数值替代符号变量替换函数 >> syms x >> y=x^2*exp(x); >> z=int(y); >

注解：fun_data()函数生成训练数据和标签，同时生成测试数据和测试标签HIDDEN_SIZE = 128，使用128维的精度来定义LSTM的状态和输出精度,就是LSTM中的h,c lstm_model()函数定义了一个可重入的模型，分别由评估函数和训练函数调用，在训练前使用空模型预测并输出未训练数据并可视化通过with tf.variable_scope("lstm_model",reuse=tf.AUTO_REUSE) as scope:定义了在多次实例化模型的时候共享训练结果run_eval（）定义了评估函数：实现了训练及可视化结果 run_train（）定义了训练函数：实现了训练过程。如果还要提高拟合精度可以把TRAINING_STEPS设大些，不过比较耗时，我的电脑比较老，感觉训练一千次拟合精度就很高了，再训练已经没意义了，呵呵。图一：还未训练之间的结果，拟合基本上不行图二：训练500-2000次基本就能很好的预测sin上的任何点了。 1 # LSTM预测sin曲线 2 #tensorflow 1.13.1 3 #numpy 1.16.2 4 import numpy as np 5 import tensorflow as tf 6 import matplotlib.pyplot as plt 7 plt.rcParams['font.sans-serif']=[

向量(x, y)逆时针绕起点旋转 α \alpha α 度后得到的向量(x’, y’)： x ′ = x c o s α y s i n α x' = xcos\alpha - ysin\alpha x ′ = x c o s α y s i n α y ′ = x s i n α + y c o s α y' = xsin\alpha+ ycos\alpha y ′ = x s i n α + y c o s α 推导过程： d = x 2 + y 2 d = \sqrt{x^2+y^2} d = x 2 + y 2 c o s θ = x / d cos\theta = x/d c o s θ = x / d s i n θ = y / d sin\theta = y/d s i n θ = y / d c o s ( θ + α ) = x ′ / d cos(\theta+\alpha) = x' /d c o s ( θ + α ) = x ′ / d s i n ( θ + α ) = y ′ / d sin(\theta+\alpha) = y' /d s i n ( θ + α ) = y ′ / d 由： c o s ( α + θ ) = c o s α c o s θ s i n α s i n θ cos(\alpha+\theta) = cos\alpha