如何评价《最强大脑》第四季中，余彬晶所进行的分形之美（从分形图推演x，y取值）这一挑战的难度？ - 知乎144被浏览110649分享邀请回答626 条评论分享收藏感谢收起2020 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答 上传我的文档
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2坐标轴中一点(-5,-2),问它关于y=-x这条直线对称的点的坐标
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2坐标轴中一点(-5,-2),问它关于y=-x这条直线对称的点的坐标
官方公共微信y=-2(x-1)2+5的图象开口向 .顶点坐标为 .当x＞1时.y值随着x值的增大而 ．——精英家教网——
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题型：填空题
y=-2（x-1）2+5的图象开口向________，顶点坐标为________，当x＞1时，y值随着x值的增大而________．
题型：解答题
求下列各式的值：（1）+；（2）已知，求的值．
题型：解答题
重庆卫视“重庆形象大使”选秀复赛将在暑期举行，组委会设置了甲、乙、丙三类门票．初一（19）班购买了甲票3张、乙票8张、丙票10张，班长采取抽签的方式来确定观众名单．已知该班有60名学生，请给出下列问题的答案：（1）该班某个学生恰能抽到丙票的概率是多少？（2）该班某个学生能有幸去观看比赛的概率是多少？（3）后来，该班同学强烈呼吁甲票太少，要求每人抽到甲票的概率要达到15%，则还要购买甲票多少张？
题型：解答题
解方程：．
题型：解答题
已知：，，，且abc≠0，求x的值．
题型：单选题
如图，直角坐标系中，点A的坐标是A（-2，1），则点A关于直线l对称点的坐标是A.（2，1）B.（-2，-1）C.（4，1）D.（4，-1）
题型：解答题
如图，AB是⊙O的直径，直线CD与⊙O相切于点C，AC平分∠DAB．（1）试判断直线AD与CD的位置关系，并说明理由；（2）连接BC，若AD=2，AC=，求△ABC的面积．
题型：单选题
下列说法中正确的有①带根号的数都是无理数；②两个无理数的和仍是无理数；③两个无理数的商仍是无理数；④两个无理数的积仍是无理数．A.0个B.1个C.2个D.3个
题型：解答题
如图所示，△ABC内接于⊙O，AB是⊙O的直径，过点C作⊙O的切线CE，过点A作AE⊥CE于E．（1）求证：∠BAC=∠EAC；（2）若AB=5，BC=3，求tan∠EAC的值．
题型：解答题
如图①，在正方形ABCD中，△AEF的顶点E、F分别在BC、CD边上，高AG与正方形的边长相等．（1）求∠EAF的度数；（2）在图①中，连接BD分别交AE、AF于点M、N，将△ADN绕点A顺时针旋转90°至△ABH位置，得到图②．求证：MN2=MB2+ND2；（3）在图②中，若BE=4，DF=6，，求AG，MN的长．
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Go语言圣经 2.2－浮点数
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Go提供了两种size的浮点数，float32和float64。它们的算术规范是由IEEE754国际标准定义，现代CPU都实现了这个规范。 浮点数能够表示的范围可以从很小到很巨大，这个极限值范围可以在math包中获取，math.MaxFloat32表示float32的最大值，大约是3.4e38，math.MaxFloat64大约是1.8e308，两个类型最小的非负值大约是1.4e-45和4.9e-324。 float32大约可以提供小数点后6位的精度，作为对比，float64可以提供小数点后15位的精度。通常情况应该优先选择float64，因此float32的精确度较低，在累积计算时误差扩散很快，而且float32能精确表达的最小正整数并不大，因为浮点数和整数的底层解释方式完全不同，具体见。var f float32 =
// 1 && 24
fmt.Println(f == f+1)
// &#34;true&#34;!
浮点数字面量可以使用十进制数字表示：const e = 2.71828 // (非精确值) 小数点前面或者后面的数字都可以省略，例如：.707 ， 1.
，对于那种很小或者很大的数值最好用科学计数法，在指数前加上e或者E:const Avogadro = 6.
// 阿伏伽德罗常数
const Planck
= 6. // 普朗克常数 fmt打印浮点数时，若使用%g参数，会采用更高的精度更紧凑的表现形式进行打印，但是在打印表格数据时，%e(指数)或者%f(非指数的)的形式可能更合适，上面三个参数都可以控制打印的宽度和精度：for x := 0; x & 8; x++ {
fmt.Printf(&#34;x = %d e^x = %8.3f\n&#34;, x, math.Exp(float64(x)))
} 上面的代码使用了小数点后3位的精度进行打印，打印宽度是8个字符：x = 0
math包不仅包含了大量的数学函数，还包含了IEEE754规范下特殊浮点数的创建和查看：正无穷，表明数字太大溢出的情况；负无穷，表示被0除的结果；NaN(不是一个数值),用来表示无效运算的结果，例如 0 / 0, math.Sqrt(-1)。 var z float64
fmt.Println(z, -z, 1/z, -1/z, z/z) //
&#34;0 -0 +Inf -Inf NaN&#34; 函数math.IsNaN测试一个数值是否是NaN，math.NaN会返回一个NaN值。虽然可以在数值计算中用NaN做为一个哨兵值，但是测试一个计算的结果是否等于NaN是很危险的，因为任何值跟NaN比较的结果都是false：nan := math.NaN()
fmt.Println(nan == nan, nan & nan, nan & nan) // &#34;false false false&#34; 如果一个返回浮点数的函数可能失败，那最好还是单独的报告失败：func compute() (value float64, ok bool) {
if failed {
return 0, false
return result, true
} 下面的程序演示了通过浮点数计算来生成图形，使用了z = f(x,y)来进行三维建模，使用了SVG格式做图像输出，SVG是一个用于绘制矢量线的XML标准。下图展示了sin(r)/r函数生成的图形，r = sqrt(x*x + y*y)： // Surface computes an SVG rendering of a 3-D surface function.
package main
&#34;fmt&#34;
&#34;math&#34;
width, height = 600, 320
// canvas size in pixels
// number of grid cells
// axis ranges (-xyrange..+xyrange)
= width / 2 / xyrange // pixels per x or y unit
= height * 0.4
// pixels per z unit
= math.Pi / 6
// angle of x, y axes (=30°)
var sin30, cos30 = math.Sin(angle), math.Cos(angle) // sin(30°), cos(30°)
func main() {
fmt.Printf(&#34;&svg xmlns=&#39;http://www.w3.org/2000/svg&#39; &#34;+
&#34;style=&#39;stroke: fill: stroke-width: 0.7&#39; &#34;+
&#34;width=&#39;%d&#39; height=&#39;%d&#39;&&#34;, width, height)
for i := 0; i & i++ {
for j := 0; j & j++ {
ax, ay := corner(i+1, j)
bx, by := corner(i, j)
cx, cy := corner(i, j+1)
dx, dy := corner(i+1, j+1)
fmt.Printf(&#34;&polygon points=&#39;%g,%g %g,%g %g,%g %g,%g&#39;/&\n&#34;,
ax, ay, bx, by, cx, cy, dx, dy)
fmt.Println(&#34;&/svg&&#34;)
func corner(i, j int) (float64, float64) {
// Find point (x,y) at corner of cell (i,j).
x := xyrange * (float64(i)/cells - 0.5)
y := xyrange * (float64(j)/cells - 0.5)
// Compute surface height z.
z := f(x, y)
// Project (x,y,z) isometrically onto 2-D SVG canvas (sx,sy).
sx := width/2 + (x-y)*cos30*xyscale
sy := height/2 + (x+y)*sin30*xyscale - z*zscale
return sx, sy
func f(x, y float64) float64 {
r := math.Hypot(x, y) // distance from (0,0)
return math.Sin(r) / r
} corner函数返回两个值，分别是网格顶点的x，y坐标。 如果要深入解释图像生成的原理，我们还需要一些几何学知识。但是这里会跳过这些几何学原理，毕竟这个程序主要是为了演示浮点数的运算。程序本质上是三个坐标系间的映射，如下图所示，第一个是100*100的二维网格，每个单元格都有坐标(i,j)，从坐标系原点(0,0)开始延伸。绘制时是从远处开始绘制，因此远处先绘制的多边形可能被后绘制的多边形覆盖。 第二个坐标系是三维网格组成的,坐标(x,y,z)，其中x和y是i和j的线性函数，通过坐标转换把原点变为中心点，然后通过xyrange进行缩放。高度z是f(x,y)的值。 第三个坐标系是一个二维的画布，起点(0,0)在左上角。画布上任意点的坐标(sx,sy），我们使用等角投影将三维点(x,y,z)投影到二维的画布中。画布上的点离右边越远，x和y值越大，z值越小。x和y的垂直缩放系数是30度角的sin值，水平缩放系统是30度角的cos值。z的缩放系数0.4是一个任意的值。 对于二维网格中的每一个网格单元，main函数会计算该单元在画布上对应的多边形ABCD的顶点，B对应顶点(i,j)，A、C、D是B的邻接点，然后输出SVG的绘制指令。
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Go提供了两种size的浮点数，float32和float64。它们的算术规范是由IEEE754国际标准定义，现代CPU都实现了这个规范。 浮点数能够表示的范围可以从很小到很巨大，这个极限值范围可以在math包中获取，math.MaxFloat32表示float32的最大值，大约是3.4e38，math.MaxFloat64大约是1.8e308，两个类型最小的非负值大约是1.4e-45和4.9e-324。 float32大约可以提供小数点后6位的精度，作为对比，float64可以提供小数点后15位的精度。通常情况应该优先选择float64，因此float32的精确度较低，在累积计算时误差扩散很快，而且float32能精确表达的最小正整数并不大，因为浮点数和整数的底层解释方式完全不同，具体见。var f float32 =
// 1 && 24
fmt.Println(f == f+1)
// &#34;true&#34;!
浮点数字面量可以使用十进制数字表示：const e = 2.71828 // (非精确值) 小数点前面或者后面的数字都可以省略，例如：.707 ， 1.
，对于那种很小或者很大的数值最好用科学计数法，在指数前加上e或者E:const Avogadro = 6.
// 阿伏伽德罗常数
const Planck
= 6. // 普朗克常数 fmt打印浮点数时，若使用%g参数，会采用更高的精度更紧凑的表现形式进行打印，但是在打印表格数据时，%e(指数)或者%f(非指数的)的形式可能更合适，上面三个参数都可以控制打印的宽度和精度：for x := 0; x & 8; x++ {
fmt.Printf(&#34;x = %d e^x = %8.3f\n&#34;, x, math.Exp(float64(x)))
} 上面的代码使用了小数点后3位的精度进行打印，打印宽度是8个字符：x = 0
math包不仅包含了大量的数学函数，还包含了IEEE754规范下特殊浮点数的创建和查看：正无穷，表明数字太大溢出的情况；负无穷，表示被0除的结果；NaN(不是一个数值),用来表示无效运算的结果，例如 0 / 0, math.Sqrt(-1)。 var z float64
fmt.Println(z, -z, 1/z, -1/z, z/z) //
&#34;0 -0 +Inf -Inf NaN&#34; 函数math.IsNaN测试一个数值是否是NaN，math.NaN会返回一个NaN值。虽然可以在数值计算中用NaN做为一个哨兵值，但是测试一个计算的结果是否等于NaN是很危险的，因为任何值跟NaN比较的结果都是false：nan := math.NaN()
fmt.Println(nan == nan, nan & nan, nan & nan) // &#34;false false false&#34; 如果一个返回浮点数的函数可能失败，那最好还是单独的报告失败：func compute() (value float64, ok bool) {
if failed {
return 0, false
return result, true
} 下面的程序演示了通过浮点数计算来生成图形，使用了z = f(x,y)来进行三维建模，使用了SVG格式做图像输出，SVG是一个用于绘制矢量线的XML标准。下图展示了sin(r)/r函数生成的图形，r = sqrt(x*x + y*y)： // Surface computes an SVG rendering of a 3-D surface function.
package main
&#34;fmt&#34;
&#34;math&#34;
width, height = 600, 320
// canvas size in pixels
// number of grid cells
// axis ranges (-xyrange..+xyrange)
= width / 2 / xyrange // pixels per x or y unit
= height * 0.4
// pixels per z unit
= math.Pi / 6
// angle of x, y axes (=30°)
var sin30, cos30 = math.Sin(angle), math.Cos(angle) // sin(30°), cos(30°)
func main() {
fmt.Printf(&#34;&svg xmlns=&#39;http://www.w3.org/2000/svg&#39; &#34;+
&#34;style=&#39;stroke: fill: stroke-width: 0.7&#39; &#34;+
&#34;width=&#39;%d&#39; height=&#39;%d&#39;&&#34;, width, height)
for i := 0; i & i++ {
for j := 0; j & j++ {
ax, ay := corner(i+1, j)
bx, by := corner(i, j)
cx, cy := corner(i, j+1)
dx, dy := corner(i+1, j+1)
fmt.Printf(&#34;&polygon points=&#39;%g,%g %g,%g %g,%g %g,%g&#39;/&\n&#34;,
ax, ay, bx, by, cx, cy, dx, dy)
fmt.Println(&#34;&/svg&&#34;)
func corner(i, j int) (float64, float64) {
// Find point (x,y) at corner of cell (i,j).
x := xyrange * (float64(i)/cells - 0.5)
y := xyrange * (float64(j)/cells - 0.5)
// Compute surface height z.
z := f(x, y)
// Project (x,y,z) isometrically onto 2-D SVG canvas (sx,sy).
sx := width/2 + (x-y)*cos30*xyscale
sy := height/2 + (x+y)*sin30*xyscale - z*zscale
return sx, sy
func f(x, y float64) float64 {
r := math.Hypot(x, y) // distance from (0,0)
return math.Sin(r) / r
} corner函数返回两个值，分别是网格顶点的x，y坐标。 如果要深入解释图像生成的原理，我们还需要一些几何学知识。但是这里会跳过这些几何学原理，毕竟这个程序主要是为了演示浮点数的运算。程序本质上是三个坐标系间的映射，如下图所示，第一个是100*100的二维网格，每个单元格都有坐标(i,j)，从坐标系原点(0,0)开始延伸。绘制时是从远处开始绘制，因此远处先绘制的多边形可能被后绘制的多边形覆盖。 第二个坐标系是三维网格组成的,坐标(x,y,z)，其中x和y是i和j的线性函数，通过坐标转换把原点变为中心点，然后通过xyrange进行缩放。高度z是f(x,y)的值。 第三个坐标系是一个二维的画布，起点(0,0)在左上角。画布上任意点的坐标(sx,sy），我们使用等角投影将三维点(x,y,z)投影到二维的画布中。画布上的点离右边越远，x和y值越大，z值越小。x和y的垂直缩放系数是30度角的sin值，水平缩放系统是30度角的cos值。z的缩放系数0.4是一个任意的值。 对于二维网格中的每一个网格单元，main函数会计算该单元在画布上对应的多边形ABCD的顶点，B对应顶点(i,j)，A、C、D是B的邻接点，然后输出SVG的绘制指令。
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