摘要 计算栅格表面的曲率,包括剖面曲率和平面曲率. 用法 · 主要输出结果为每个像元的表面曲率,该值通过将该像元与八个相邻像元拟合而得.曲率是表面的二阶导数,或者可称之为坡度的坡度.可供选择的输出曲率类型为:剖面曲率(沿最大斜率的坡度)和平面曲率(垂直于最大坡度的方向). · 曲率为正说明该像元的表面向上凸.曲率为负说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. · 在剖面曲率输出中,值为负说明该像元的表面向上凸.剖面曲率为正说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. ·

原文链接 几何体的曲率对于不同的对象有不同的定义.首先来看最简单的平面曲线. 首先把曲线分成无穷小的小段,每一段看作某个圆的一小段圆弧.这个圆叫做“密切圆”(Osculating Circle).由于它与曲线只相交于极小的一段,又称为“接吻圆”(Kissing Circle).这个圆的半径称为“曲率半径”. “曲率”是一个向量,它从圆弧上的参考点指向密切圆圆心.密切圆曲率半径的倒数就是这个圆弧在这个点上“曲率”的大小. 所以,曲线越接近直线,曲率半径就越大,在这一点上的曲率就越小.直线曲率处处为

本文是笔者在线看Lektorium上John Morgan在圣彼得堡国立大学欧拉研究所的讲座做的笔记.第一讲以如下内容组成 1. 黎曼曲面上的联络 黎曼流形$(M^n,g)$中,$M$为$n$维流形,而$g$为正定的黎曼度量,即$g_{ij}(x^1,x^2,\cdots,x^n)dx^i\otimes dx^j$,而$(g_{ij})$是对称正定的. $\nabla$是联络(我们可以把它看成“方向导数”($\nabla_X$为求$X$方向)),它的定义域与值域为$\nabla:Vect(M)\

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:匿名用户链接:http://www.zhihu.com/question/30087053/answer/47815698来源:知乎 Benson Farb:晨兴通俗报告How to do Mathematics文稿(z) 晨兴通俗报告How to do Mathematics文稿(任金波整理,欢迎纠错) 以下是我整理并翻译成汉语的,本人才疏学浅,有些地方实在没听懂,其余部分难免也有很多错误,翻译的汉语对演讲者的意思的传达

转自:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 参考: http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365         缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图. 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的. 下采样原理:对于一

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文件夹: The Layer Beneath The Layer Tree(图层树) The Backing Image(寄宿层) Layer Geometry(图层几何学) Visual Effects(视觉效果) Transforms(变换) Specialized Layers(专有图层) Setting Things in Motion Implicit Animations(隐式动画) Explicit Animations(显式动画) Layer Time(图层时间) Easing(

NOIP 模拟赛 张若天 年 ⽉ ⽇ 题⽬名称 监听 实验室 ⽂明 可执⾏⽂件名 monitor lab civilization 输⼊⽂件名 monitor.in lab.in civilization.in 输出⽂件名 monitor.out lab.out civilization.out 每个测试点时限 秒 秒 秒 内存限制 256MB 256MB 256MB 测试点数⽬ 每个测试点分值 是否有 Special Judge ⽆ ⽆ ⽆ 题⽬类型 传统型 传统型 传统型 是否有附加⽂件 否

本文是复旦大学由丁青教授的暑期课程“Yang-Mills理论的几何及其应用”所作笔记,会有少许修正. 所需基础: 多元微积分学 微分方程(常微分方程,数学物理方程) 曲线曲面论(初等微分几何) 以下是章节总览(未完): 第一讲 欧氏空间上的外微分形式理论 第二讲 简单的李群,李代数及双不变度量 第三讲 $\mathbb{R}^4$上平凡主丛的联络,曲率和Yang-Mills泛函 第四讲 Yang-Mills 方程和Maxwell方程 第五讲 自对偶的Yang-Mills方程及Polyakov和t

大家好,今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战,我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向规划 轨迹规划的概念: 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题.比如我们知道了附近有行人.骑自行车的人以及前方的卡车,如果我们现在将要左转,该怎么办?这就是轨迹规划该解决的问题. 轨迹规划的输入包括拓扑地图,障碍物及障碍物的预测轨迹,交通信号灯的状态,还有定位导航(因为要知道目的地是哪才能规划路径).车辆状态等其他信息.而轨迹规划的输出就是一个轨迹,轨迹是一个时间到位置的函数,就是在

前言 气象数据是一类典型的大数据,具有数据量大.时效性高.数据种类丰富等特点.气象数据中大量的数据是时空数据,记录了时间和空间范围内各个点的各个物理量的观测量或者模拟量,每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模,且在爆发性增长.如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题. 传统的方案常常采用关系型数据库加文件系统的方式实现这类气象数据的存储和实时查询,这种方案在可扩展性.可维护性和性能上都有一些缺陷,随着数据规模的增大,缺点越来越明显.最近几年,业界开始越来越多的基于分布式NoSQL

Part III 中值定理与一元微分学应用 回到总目录 Part III 中值定理与一元微分学应用 1. 中值定理 费马定理 罗尔定理 拉格朗日中值定理 柯西中值定理 柯西.拉格朗日.罗尔三者间的关系 涉及f(x)的应用,可能需要用到的定理 罗尔定理的应用范式 罗尔定理的关键,以及达成这个关键的两个途径 2. 单调性与极值 导数的几何应用有哪些 极值的定义需要注意的地方 广义极值 狭义极值(真正极值) 单调性与极值判别 3. 零碎问题 函数的凹凸性 函数拐点 拐点判别法 铅直渐近线 水平渐近线

曲线的曲率k表示曲线的弯曲程度. 计算公式: 曲线的挠率tao表示曲率平面的扭曲程度,平面曲线挠率为0. 计算公式: 这里r代表曲线方程,比如有如下曲线方程:r={a*cos(t),a*sin(t),b*t} mathematica代码如下: r = {a*Cos[t], a*Sin[t], b*t} dr = D[r, t] ddr = D[dr, t] dddr = D[ddr, t] k = Norm[Cross[dr, ddr]]/Norm[dr]^ tao = Det[{dr, ddr

在写一个重建算法的时候需要用到点坐标和法向的数据文件,于是向利用pcl中的法向计算模块来生成法向.输出后法向文件中包含曲率信息,但是这是不需要的.于是自己写了一个python小脚本实现格式转换. #--coding:utf-8-- import time import numpy as np from sys import argv script, input_file = argv input_data = open(input_file,"r") output_data = ope

这篇是我们自开设星际随笔以来写得最长的一篇.我们也花了不少力气.包括把那5盘棋各打了两遍的谱,包括从Nature官网上把那篇谷歌的报告花了200元下载下来研究它的算法(后来发现谷 歌网站上可以免费下载的),包括也查阅了很多其他文献资料. 为了方便大家阅读,我们先列一下我们这篇随笔主要讲了哪些问题: 1. 计算机战胜欧洲围棋冠军到底为啥好像很牛逼? 2. 从棋谱看,到底AlphaGo什么水平?樊麾有没有放水? 3. AlphaGo的技术原理是什么?这次的创新在哪里? 4. 深度学习相比神经网络有啥

                                     ESRI.ArcGIS.Geometry.ISpatialReference spatialReference = spatialRefFactory.CreateESRISpatialReferenceFromPRJFile(shpfile.ToLower().Replace(                                             System.Object obj = Activato

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C

计算平面面积和斜面面积-ArcGIS案例学习笔记 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com 数据:实验数据\Chp8\Ex5\demTif.tif 平面面积=列*行*5*5=3 973 050 通过函数 size*size/cos(rad(slope(dem))得到斜面栅格: 查看属性表 统计得到面积 Slope area sum = 4 747 474 square meters 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#13