Погрешность предиката левый поворот — различия между версиями
(Новая страница: «{{в разработке}} hello») |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 7 промежуточных версий 3 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
{{в разработке}} | {{в разработке}} | ||
− | + | Пусть две точки <tex>a(a_x, a_y), b(b_x, b_y)</tex> заданы абсолютно точно, а точка <tex> c </tex> задана как точка внешнего касания двух окружностей <tex>(o_1(x_1, y_1), r_1)</tex> и <tex>(o_2(x_2, y_2), r_2).</tex> | |
+ | |||
+ | <tex>\overrightarrow{o_1c} = \frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot \overrightarrow{o_1o_2}, \\ | ||
+ | \overrightarrow{o_1o_2} = (x_2 - x_1, y_2 - y_1) \\ | ||
+ | c_x = \frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot (x_2 - x_1) + x_1 = \frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot x_2 + \frac{r_2}{r_1 + r_2} \cdot x_1\\ | ||
+ | c_y = \frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot (y_2 - y_1) + y_1 = \frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot y_2 + \frac{r_2}{r_1 + r_2} \cdot y_1</tex> | ||
+ | |||
+ | Обозначим | ||
+ | |||
+ | <tex> v = (b - a) \times (c - a) = \\ | ||
+ | = (b_x - a_x) (\frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot y_2 + \frac{r_2}{r_1 + r_2} \cdot y_1 - a_y) - \\ | ||
+ | - (b_y - a_y) (\frac{r_1}{r_1 + r_2} \cdot x_2 + \frac{r_2}{r_1 + r_2} \cdot x_1 - a_x) = \\</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex dpi = 140> = \frac{(b_x - a_x) (r_1 y_2 + r_2 y_1 - a_y (r_1 + r_2)) - (b_y - a_y) (r_1 x_2 + r_2 x_1 - a_x (r_1 + r_2))}{r_1 + r_2}</tex>. | ||
+ | |||
+ | Так как <tex> r_1 + r_2 > 0, </tex> то мы можем оценивать знак выражения <tex>k = v \cdot (r_1 + r_2)</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex>k = (b_x - a_x) (r_1 (y_2 - a_y) + r_2 (y_1 - a_y)) - (b_y - a_y) (r_1 (x_2 - a_x) + r_2 (x_1 - a_x)) = \\ | ||
+ | = (b_x - a_x) r_1 (y_2 - a_y) + (b_x - a_x) r_2 (y_1 - a_y) - \\ | ||
+ | - (b_y - a_y) r_1 (x_2 - a_x) - (b_y - a_y) r_2 (x_1 - a_x)</tex> | ||
+ | |||
+ | Теперь распишем это выражение в дабловой арифметике. | ||
+ | Для сокращения обозначим произведение <tex>(1 + \delta_{p_1}) \cdot (1 + \delta_{p_2}) \cdot \ldots \cdot (1 + \delta_{p_n})</tex> за | ||
+ | <tex>F(p_1, p_2, \ldots , p_n)</tex> | ||
+ | |||
+ | <tex>\tilde{k} = (b_x \ominus a_x) \otimes (r_1 \otimes (y_2 \ominus a_y) \oplus r_2 \otimes (y_1 \ominus a_y)) \ominus \\ | ||
+ | \ominus (b_y \ominus a_y) \otimes (r_1 \otimes (x_2 \ominus a_x) \oplus r_2 \otimes (x_1 \ominus a_x)) = \\ | ||
+ | = [(b_x - a_x) (r_1 (y_2 - a_y)F(1, 2) + r_2 (y_1 - a_y)F(3, 4))F(5, 6, 7) - \\ | ||
+ | - (b_y - a_y) (r_1 (x_2 - a_x)F(8, 9) + r_2 (x_1 - a_x)F(10, 11))F(12, 13, 14)]F(15) = \\ | ||
+ | = (b_x - a_x) r_1 (y_2 - a_y)F(1, 2, 5, 6, 7, 15) + \\ | ||
+ | + (b_x - a_x) r_2 (y_1 - a_y)F(3, 4, 5, 6, 7, 15) - \\ | ||
+ | - (b_y - a_y) r_1 (x_2 - a_x)F(8, 9, 12, 13, 14, 15) - \\ | ||
+ | - (b_y - a_y) r_2 (x_1 - a_x)F(10, 11, 12, 13, 14, 15) | ||
+ | </tex> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | <tex> |\delta_i| \leq \varepsilon_m </tex> | ||
+ | |||
+ | Заметим, что <tex> k\approx \tilde{k} </tex> | ||
+ | |||
+ | Теперь оценим абсолютную погрешность <tex> \epsilon = |k - \tilde{k}|. </tex> | ||
+ | |||
+ | <tex> |k - \tilde{k}| = \\ | ||
+ | =|r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y) + \\ | ||
+ | + r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y) - \\ | ||
+ | - r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x) - \\ | ||
+ | - r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x) - \\ | ||
+ | - r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y) \cdot F(1, 2, 5, 6, 7, 15) - \\ | ||
+ | - r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y) \cdot F(3, 4, 5, 6, 7, 15) + \\ | ||
+ | + r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x) \cdot F(8, 9, 12, 13, 14, 15) + \\ | ||
+ | + r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x) \cdot F(10, 11, 12, 13, 14, 15)| = \\ | ||
+ | = |r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y) \cdot (F(1, 2, 5, 6, 7, 15) - 1) - \\ | ||
+ | - r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y) \cdot (F(3, 4, 5, 6, 7, 15) - 1) + \\ | ||
+ | + r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x) \cdot (F(8, 9, 12, 13, 14, 15) - 1) + \\ | ||
+ | + r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x) \cdot (F(10, 11, 12, 13, 14, 15) - 1)| \leq \\ | ||
+ | \leq |r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y)| \cdot |(F(1, 2, 5, 6, 7, 15) - 1)| + \\ | ||
+ | + |r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y)| \cdot |(F(3, 4, 5, 6, 7, 15) - 1)| + \\ | ||
+ | + |r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x)| \cdot |(F(8, 9, 12, 13, 14, 15) - 1)| + \\ | ||
+ | + |r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x)| \cdot |(F(10, 11, 12, 13, 14, 15) - 1)|</tex> | ||
+ | |||
+ | Теперь раскрываем скобки во всех <tex>F</tex>, сокращаем единицы. Пользуемся свойством, что <tex>|\sum{p_i}| \leq \sum{|p_i|}</tex>, | ||
+ | потом вспоминаем, что <tex> |\delta_i| \leq \varepsilon_m </tex>. | ||
+ | Получаем следующее: | ||
+ | |||
+ | <tex> |k - \tilde{k}| \leq \\ | ||
+ | \leq |r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y)| \cdot (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6) + \\ | ||
+ | + |r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y)| \cdot (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6) + \\ | ||
+ | + |r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x)| \cdot (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6) + \\ | ||
+ | + |r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x)| \cdot (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6) = \\ | ||
+ | = (|r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y)| + |r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y)| + |r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x)| + \\ | ||
+ | + |r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x)|) \cdot | ||
+ | (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6)</tex> | ||
+ | |||
+ | Пусть | ||
+ | |||
+ | <tex> t = (|r_1(b_x - a_x)(y_2 - a_y)| + |r_2(b_x - a_x)(y_1 - a_y)| + |r_1(b_y - a_y)(x_2 - a_x)| + \\ | ||
+ | + |r_2(b_y - a_y)(x_1 - a_x)|).</tex> | ||
+ | |||
+ | Получаем, что | ||
+ | |||
+ | <tex> \epsilon = |k - \tilde{k}| \leq t \cdot (6\varepsilon_m + 15\varepsilon_m^2 + 20\varepsilon_m^3 + 15\varepsilon_m^4 + 6\varepsilon_m^5 + \varepsilon_m^6). </tex> | ||
+ | |||
+ | Итого: | ||
+ | |||
+ | <tex> t \leq \tilde{t} \frac{1}{(1 - \varepsilon_m)^6} = \tilde{t} (1 + 6 \varepsilon_m + 21 \varepsilon_m^2 + 56 \varepsilon_m^3 + \ldots) </tex> | ||
+ | |||
+ | <tex> \epsilon = |k - \tilde{k}| \leq \tilde{\epsilon} \leq \tilde{t} (1 + 6 \varepsilon_m + 21 \varepsilon_m^2 + \ldots) (6 \varepsilon_m + 15 \varepsilon_m^2 + 20 \varepsilon_m^3 + \ldots) </tex> | ||
+ | |||
+ | [[Категория: Вычислительная геометрия]] |
Текущая версия на 19:10, 4 сентября 2022
Эта статья находится в разработке!
Пусть две точки
заданы абсолютно точно, а точка задана как точка внешнего касания двух окружностей и
Обозначим
.
Так как
то мы можем оценивать знак выражения
Теперь распишем это выражение в дабловой арифметике. Для сокращения обозначим произведение
за
Заметим, что
Теперь оценим абсолютную погрешность
Теперь раскрываем скобки во всех
, сокращаем единицы. Пользуемся свойством, что , потом вспоминаем, что . Получаем следующее:
Пусть
Получаем, что
Итого: