很多站长朋友们都不太清楚phparctan，今天小编就来给大家整理phparctan，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 5日线是什么样子 2、 有关自行车转弯问题 3、 求圆周率的计算公式 4、 三角函数在线计算器 5、 三角函数化简 6、 请推导一个圆周率兀的计算公式,谢啦! 5日线是什么样子5日线是什么样子
在技术分析介面的K线图中，可以在设定里自己调整，一般是输入MA之后，走势最活跃的那根
竖直线是什么样子
两种方法 1.带竖线的字，在每个导航标记后面加入 '|'这个就是竖线 2.直接用边框 单个导航的样式加上:border-right:1px solid #ddd;。
隐线是什么样子的
隐线时，别人就看不到你了，跟不线上一样
满意请采纳
肉线是什么样子的
就是龙眼干啊、我们经常吃
s车天机线是什么样子
进入商城，点选兑换专区，第四个就是天机线了，你点选它就装备了，然后点选个人资料还有意想不到的一幕，赶紧截图吧。
记得采纳啊
下划线是什么样子?
________________________________就这，按shift和-
记忆曲线是什么样子
我建议你去中国记忆力训练网去看看。
那里知识储备多
有《超右脑照相记忆法》《超右脑波动速读法》的免费下载。
膛线是什么样子的
膛线
膛线可说是枪管的灵魂, 膛线的作法在于付予弹头旋转的能力, 使弹头在出膛之后, 仍能保持既定的方向. 虽然在15世纪就有使用膛线的纪录, 但是由于制造工艺的困难, 要到18世纪才得以普及.
枪管中下凹的部份称为阴线, 凸起的部份称为阳线. 一般而言, 枪械的口径应是从来复线的阳线到阳线的距离, 但是例外太多, 已成不了一个原则. 比如说.38和.357是一样的口径, 只是一个量的是阳线到阳线的距离, 一个量的是阴线到阴线的距离. 当然, 两者的弹头长度有所不同, 但光以口径而言是一样的.
膛线的数目, 没有一个标准, 从春田兵工厂的1903A3的2条到Marlin所谓的Micro Groove的22条.
阴线的深度在现代的枪管中, 大部份是在0.004到0.006寸之间. 但是阴线和阳线的形状, 又是一个公说公有理, 婆说婆有理的情况. 见下图.
丹麦的Ra *** ussen和英国的Metford(William E. Metford), 这种圆形的阴线据说可以减少枪管的残留物, 日本的99式步枪就是使用这种阴线. Mannlicher是奥地利的兵工厂, 这种阴线上宽下窄, 据说弹头比较容易旋转, 因此出枪口的初速会比较高而可以及远. 另外常听到的有Ballard膛线, 它是一种黑火药时期有名的长射程步枪, 这种膛线采用宽浅的阴线, 和现代Marlin 的Micro Groove类似.
来复线旋转的程度, 称为缠距. 如果须要愈长的距离来完成360度的旋转, 称为慢. 较短者称为快. 例如说在12寸之内完成一圈的要比9寸内完成一圈的慢. 缠距的差别主要在于是否能使弹头稳定, 不稳定的弹头除了沿着目标线旋转, 还会翻跟斗, 产生靶纸上产生Keyhole的现象.
枪管的长度对射击的初速, 有很大的影响. 在一定的长度内, 越长越好, 这是人类很早就发现的事实. 这也就是为什么在第一次世界大战时, 各国使用的步枪枪管长达30寸以上, 因为当时的战术想法是想要步枪兵能及远. 但是在一定的长度之后, 其所能取得的效益有限, 只是徒然增加重量, 而且使用不便. 因此后来标准的步兵武器枪管长度, 大多减少到20寸到24寸之间.
近来有人开始使用合成材质如碳纤维等, 包裹钢管, 一来由于弹头仍需在高速和高压的情况下通过枪管, 因此内部仍以各式各样的钢材最为理想, 但是外部使用合成材质可以增加散热性, 减轻枪管的重量, 这样的枪管目前仍然十分稀少昂贵, 而且直径远大于普通枪管. 相信将来的发展应是朝此方向, 以内外物理性质相异的材料, 经由加工合成.
枪管的要求不只是坚硬, 抗压和高温. 另一个必备的特性是轫性, 也就是说枪管还要具有一定的弹性. 否则太硬会造成金属太脆的结果. 有一些早期生产的M1903A1, 其枪管即有这样的问题, 如果持续射击, 有造成炸毁枪管的结果. 巴西的枪厂金牛座(Taurus), 在1998年开始, 推出了一系列以钛(Titanium)为材质的左轮枪, 号称又轻又耐久, 几乎不可能生锈, 但是它的枪管部份, 还是须要用钢材, 因为钛金属虽然坚硬, 却仍然无法满足作枪管所须的各项条件.
台湾不产铁, 因此在生产枪械时, 应朝少用钢的方向研究, 复合枪管应是可行的一条路子. 而且复合材料在台湾潮溼的气候下, 更有防锈, 低维护需求的好处.
来复线的缠度计算：
5.56mm为例：
度数= arctan(Pi*直径/缠距) 直径和缠距都以英寸为单位
5.72=arctan(3.1415*0.223/7)
以缠距1：7而言， 缠度为5.72度。
最佳缠距的决定： 1920年代就发现的一条公式可以决定最佳的缠距， 称为Greenhill公式(Alfred G. Greenhill， 1847-1927)，
在弹头初速为1500fps到2800fps间时:
缠距=150*(弹头直径)* (弹头直径)/ (弹头长度)
以147 grain， 1.125寸弹头的军用子弹为例：
12.649=150*(.308)2 /1.125 因此， 最佳的缠距应在1：12到1：13之间
在弹头初速高于2800fps时:
缠距=180*(弹头直径)* (弹头直径)/ (弹头长度)
(所有度量使用英寸)
以此方法决定出的缠距和弹头配套， 可以得到最稳定的射击结果。
计算来复线的角度， 可用以下的公式： 度数= arctan(Pi*直径/缠距) (直径和缠距均为英寸)
4.37=arctan(3.1415*0.308/12.649)
来复线产生方法， 是先在枪管钻出孔洞之后， 现代主要的有三种：
Broach Cut Rifling: 拉切式产生来复线。 用多次、 多钻刀拉过枪管的方式， 逐渐产生所须的来复线阴槽深度。 1950年代， 由Remington 的工程师首创。 现今大多数高品质的枪管用此法生产。
Button Rifling: 钮扣式产生来复线。 用高压将一个形状和来复线相反的钮扣状物体， 挤过枪管内部而产生来复线。
Cut Rifling: 切削式产生来复线. 使用单一钩状切刀， 慢慢的、 一条一条的制出来复线， 是最早的生产方式。 如今只有最精密， 最高阶的枪管以此种方式生产。
:bk.baidu./lemma-php/dispose/view.php/16554.htm
有关自行车转弯问题自行车转弯倾斜现象的研究
京山一中 张家武 431800
很多同学骑自行车时都有过这样的体验：在平路上直线行驶时，人和车所在平面几乎与路面垂直，而在转弯时人车就向弯道的内侧倾斜，并且车速越大、转弯半径越小，人车倾斜越厉害即与路面的夹角越小。在电视上观看超级摩托车大赛时，我们都曾经为运动员在弯道处大角度倾斜几乎贴地而行神情紧张，为运动员的胆量与技能深深折服，更为人车大角度倾斜又不摔倒而大惑不解。怎样利用物理知识解释这一现象呢？
将地面视为一惯性系，人车转弯时可视为匀速圆周运动。以人车自身作为参考系，相对惯性系作匀速圆周运动的人车参考系应是非惯性系，在这一非惯性系中人车是处于平衡状态的，在非惯性系中研究平衡问题应引入离心惯性力。又可以把人车视作为一整体并简化为一刚体来处理，这一问题就转化为非惯性参考系中刚体的平衡问题了。非惯性系中刚体平衡的充分必要条件是：
（1）所有相互作用力∑F与离心惯性力 的合力为零。即
∑F+ =0
（2）所有相互作用力与离心惯性力对任意轴的力矩代数和为零。即
∑MF+ =0
可将实际人车系统（左图）简化为刚体模型（右图）来研究
以车轮和地面的触点为转轴，设人车系统的重心到转轴的距离为L，转弯半径为R，与地面的倾角为θ，则由平衡条件可得：
N＝mg (1)
=f (2)
＊L＊sinθ=mg＊L＊cosθ (3)
=mω2R (4)
由（3）（4）式可得
tanθ=g/ω2R ＝gR/V2 (5)
由（5）式可以很好地解释转弯时人车向弯道的内侧倾斜，并且车速越大、转弯半径越小，人车倾斜越厉害即与路面的夹角越小。
我们知道，如果系统在转弯时车速太大，半径太小则很容易发生倾倒，那么安全转弯时人车与路面的最小倾角是多少呢？
设车轮与路面的最大静摩擦系数为μs，由（1）式可知最大静摩擦力fm=μsmg与倾角无关应为一定值，不倾倒的条件是：
fm≥f
可得 tanθ≥1/μs
令 α=arctan(1/μs)
α即为人车系统不倾倒时与水平路面的最小倾角。路面越粗糙，车轮越粗糙则μs越大，则自行车或摩托车转弯时与路面的最小倾角α可越小，即可以大角度倾斜而不倾倒。当然自行车或摩托车转弯时实际的倾角θ是由转弯半径R和转弯速度V来决定的，车速越大、转弯半径越小，人车倾斜越厉害即与路面的夹角θ越小，若实际的倾角θ比最小值α还小，车辆就会发生侧滑，出现危险。因此我们在骑车转弯时车速不要太在，转弯半径也不要太小，犹其在路面较滑时。
求圆周率的计算公式Machin公式
Ramanujan公式
AGM(Arithmetic-Geometric Mean)算法
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三角函数在线计算器三角函数是基本初等函数之一，是以角度（数学上最常用弧度制，下同）为自变量，角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数。也可以等价地用与单位圆有关的各种线段的长度来定义。三角函数在研究三角形和圆等几何形状的性质时有重要作用，也是研究周期性现象的基础数学工具。在数学分析中，三角函数也被定义为无穷级数或特定微分方程的解，允许它们的取值扩展到任意实数值，甚至是复数值。
常见的三角函数包括正弦函数、余弦函数和正切函数。在航海学、测绘学、工程学等其他学科中，还会用到如余切函数、正割函数、余割函数、正矢函数、余矢函数、半正矢函数、半余矢函数等其他的三角函数。不同的三角函数之间的关系可以通过几何直观或者计算得出，称为三角恒等式。
三角函数一般用于计算三角形中未知长度的边和未知的角度，在导航、工程学以及物理学方面都有广泛的用途。另外，以三角函数为模版，可以定义一类相似的函数，叫做双曲函数。常见的双曲函数也被称为双曲正弦函数、双曲余弦函数等等。三角函数（也叫做圆函数）是角的函数；它们在研究三角形和建模周期现象和许多其他应用中是很重要的。三角函数通常定义为包含这个角的直角三角形的两个边的比率，也可以等价的定义为单位圆上的各种线段的长度。更现代的定义把它们表达为无穷级数或特定微分方程的解，允许它们扩展到任意正数和负数值，甚至是复数值。
反三角函数是一类初等函数。指三角函数的反函数，由于基本三角函数具有周期性，所以反三角函数是多值函数。这种多值的反三角函数包括：反正弦函数、反余弦函数、反正切函数、反余切函数、反正割函数、反余割函数，分别记为Arcsin x，Arccos x，Arctan x，Arccot x，Arcsec x，Arccsc x。
三角函数的反函数是个多值函数，因为它并不满足一个自变量对应一个函数值的要求，其图像与其原函数关于函数 y=x 对称。欧拉提出反三角函数的概念，并且首先使用了“arc+函数名”的形式表示反三角函数。
函数介绍
正弦函数
格式：sin（θ）。
作用：在直角三角形中，将大小为θ（单位为弧度）的角对边长度比斜边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是csc（θ）的倒数。
函数图像：波形曲线。
值域：-1~1。
余弦函数
格式：cos（θ）。
作用：在直角三角形中，将大小为（单位为弧度）的角邻边长度比斜边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是sec（θ）的倒数。
函数图像：波形曲线。
值域：-1~1。
正切函数
格式：tan（θ）。
作用：在直角三角形中，将大小为θ（单位为弧度）的角对边长度比邻边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是cot（θ）的倒数。
函数图像：右图平面直角坐标系反映。
值域：-∞~∞。
余切函数
格式：cot（θ）。
作用：在直角三角形中，将大小为θ（单位为弧度）的角邻边长度比对边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是tan（θ）的倒数。
函数图像：右图平面直角坐标系反映。
值域：-∞~∞。
正割函数
格式：sec（θ）。
作用：在直角三角形中，将斜边长度比大小为θ（单位为弧度）的角邻边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是cos（θ）的倒数。
函数图像：右图平面直角坐标系反映。
值域：≥1或≤-1。
余割函数
格式：csc（θ）。
作用：在直角三角形中，将斜边长度比大小为θ（单位为弧度）的角对边长度的比值求出，函数值为上述比的比值，也是sin（θ）的倒数。
函数图像：右图平面直角坐标系反映。
值域：≥1或≤-1。
反正弦函数
正弦函数y=sin x在[-π/2，π/2]上的反函数，叫做反正弦函数。记作arcsinx，表示一个正弦值为x的角，该角的范围在[-π/2，π/2]区间内。定义域[-1，1] ，值域[-π/2，π/2]。
反余弦函数
余弦函数y=cos x在[0，π]上的反函数，叫做反余弦函数。记作arccosx，表示一个余弦值为x的角，该角的范围在[0，π]区间内。定义域[-1，1] ， 值域[0，π]。
反正切函数
正切函数y=tan x在（-π/2，π/2）上的反函数，叫做反正切函数。记作arctanx，表示一个正切值为x的角，该角的范围在（-π/2，π/2）区间内。定义域R，值域（-π/2，π/2）。
反余切函数
余切函数y=cot x在（0，π）上的反函数，叫做反余切函数。记作arccotx
绿的为y=arccot(x) 红的为y=arctan(x)
绿的为y=arccot(x) 红的为y=arctan(x)
，表示一个余切值为x的角，该角的范围在（0，π）区间内。定义域R，值域（0，π）。
反正割函数
正割函数y=sec x在[0，π/2）U（π/2，π]上的反函数，叫做反正割函数。记作arcsecx，表示一个正割值为x的角，该角的范围在[0，π/2）U（π/2，π]区间内。定义域（-∞，-1]U[1，+∞），值域[0，π/2）U（π/2，π]。
反余割函数
余割函数y=csc x在[-π/2，0）U（0，π/2]上的反函数，叫做反余割函数。记作arccscx，表示一个余割值为x的角，该角的范围在[-π/2，0）U（0，π/2]区间内。定义域（-∞，-1]U[1，+∞），值域[-π/2，0）U（0，π/2]。
三角函数计算器和反三角函数计算器，支持计算给定值的正弦函数、余弦函数、正切函数、余切函数、正割函数、余割函数和反正弦函数、反余弦函数、反正切函数、反余切函数、反正割函数、反余割函数。
工具链接：
三角函数化简这种题，看两个函数分母都是cosx，所以有种思路就是：去分母，之后就会豁然开朗了~
此题，左右两边同时乘以cos^2x，化简得3-5sinxcosx=5cos^2x
去分母之后，就很明显了。用二倍角化简
3-2.5sin2x=2.5(cos2x-1)
11/5=sin2x+cos2x
11/5=√2sin(2x+π/4)
思路就是这样……但是难道是太长时间不做题了手生？咋算不出来数呢。
没关系~不求值哈
请推导一个圆周率兀的计算公式,谢啦!第一类算法：arctan 的级数展开
PI/4 = 4 arctan(1/5) - arctan(1/239) (1)
arctan(x) = x - x3/3 + x5/5 - x7/7 + .... (2)
很容易想到，要得到超高精度的 PI 值，实数在计算机中必须以数组的形式进行存取，数组的大小跟所需的有效位数成正比。在这个算法中，PI 的有效位数 n 随 (2) 的求和项数线性增加。而为计算 (2) 中的每一项，需要进行超高精度实数除以小整数(52, 2392, 2k+1)的循环，循环所需次数也跟 n 成正比。所以，这个算法总的时间复杂度为 O(n2)。
这个算法的优点是简单，而且只需要进行整数运算。下面给出我写的算 PI 程序。在程序中，我采用了一些提高速度的措施：超高精度实数以数组的形式进行存取，数组元素的类型为 64 位整数(long long)，每个元素储存 12 个十进制位；对 xk (x = 1/5, 1/239) 的头部和尾部的 0 的数量进行估计，只对非 0 的部分进行计算。
pi.cpp C++ 源程序，在 Linux 下以 g++ pi.cpp -o pi -O2 编译
pi.s 在 g++ 生成的汇编程序的基础上进行修改，速度更快，在 Linux 下以 g++ pi.s -o pi 编译
另外，还有许多跟 (1) 类似的式子，但不常用。例如：
PI/4 = arctan(1/2) + arctan(1/3)
PI/4 = 8 arctan(1/10) - arctan(1/239) - 4 arctan(1/515)
第二类算法：与 1/PI 有关的级数
1/PI = (sqrt(8) / 9801) sumk=0~inf { [(4k)! (1103 + 26390k)] / [(k!)4 3964k] } (Ramanujan)
1/PI = (sqrt(10005) / 4270934400) sumk=0~inf { [(6k)! (13591409 + 545140134k)] / [(k!)3 (3k)! (-640320)3k] } (Chudnovsky)
以上两个级数(还有其它类似形式的级数，但不常用)比起 arctan 的泰勒级数要复杂得多。虽然仍然是线性收敛，总的时间复杂度也仍然是 O(n2)，但它们的收敛速度相当快， (Ramanujan) 每项可以增加 8 位有效数字， (Chudnovsky) 每项可以增加 14 位。
在这个算法中，除了要进行超高精度实数(数组形式)和小整数的运算外，还有一次超高精度实数的开方和倒数的运算，这需要用到 FFT(快速傅立叶变换)，在下文叙述。
第三类算法：算术几何平均值和迭代法
算术几何平均值(Arithmetic-Geometric Mean, AGM) M(a, b) 定义如下：
a0 = a, b0 = b
ak = (ak-1 + bk-1) / 2, bk = sqrt(ak-1 bk-1)
M(a, b) = limk->inf ak = limk->inf bk
然后，由椭圆积分的一系列理论(抱歉，过程我不懂)可以推导出如下公式：
a0 = 1, b0 = 1 / sqrt(2)
1/PI = { 1 - sumk=0~inf [2k (ak2 - bk2)] } / 2M(a0, b0)2 (AGM)
根据这条公式可以制定适当的迭代算法。在迭代过程中，有效位数随迭代次数按 2 的指数增加，即每迭代一次有效位数乘 2。算法中的超高精度实数的乘、除、开方等运算需要使用 FFT，在下文叙述。综合考虑 FFT 的时间复杂度，整个算法的时间复杂度约为 O(n log(n)2)。
除了 (AGM) 以外，还有其它的迭代序列，它们具有同样的时间复杂度。例如下面的这个序列将按 4 的指数收敛到 1/PI：
y0 = sqrt(2) - 1, a0 = 6 - 4 sqrt(2)
yk = [1 - sqrt(sqrt(1 - yk-14))] / [1 + sqrt(sqrt(1 - yk-14))], ak = (1 + yk)4 ak-1 - 22k+1 yk (1 + yk + yk2)
1/PI = limk->inf ak (Borwein)
FFT
如上所述，第二和第三类算法不可避免地要涉及超高精度实数(数组形式存取的多位数)的乘、除、开方等运算。多位数乘法如果按照常规方法来计算，逐位相乘然后相加，其时间复杂度将达到 O(n2)。使用 FFT 可大大减少计算量。
设有复数数组 a[k] 和 b[k] (k=0~n-1)，正向和反向的离散傅立叶变换(DFT)定义如下： (i = sqrt(-1))
b = FFTforward(a) : b[k] = sumj=0~n-1 ( a[j] e-i*j*2PI*k/n ) (3)
b = FFTbackward(a) : b[k] = (1/n) sumj=0~n-1 ( a[j] ei*j*2PI*k/n ) (4)
(3) 和 (4) 中的 (1/n) 可以放在任何一个式子中，也可以拆成 (1/sqrt(n)) 同时放在两个式子中，目的是保证正向和反向傅立叶变换以后不会相差一个因子。
当 n 的所有素因子均为小整数，尤其是当 n 为 2 的整数次幂的时候，使用适当的算法经过仔细的协调，可以避免多余的计算，使离散傅立叶变换 (3) 和 (4) 减少至 O(n log(n)) 的时间复杂度，即所谓的快速傅立叶变换(FFT)。具体的细节请查阅相关书籍。下面给出我写的一段 FFT 程序，仅供参考。另外也有已经开发的 FFT 函数库，例如 FFTW ，可以直接使用。
fft.cpp FFT 的 C++ 源程序
利用 FFT，要计算 n1 位和 n2 位的两个多位数乘法，可以这样进行：开辟两个长度为 n(n>=n1+n2，取 2m 最佳) 的复数数组，将两个多位数从低位到高位分别填入，高位补 0。对两个数组分别进行正向傅立叶变换。将得到的两个变换后的数组的对应项相乘，然后进行反向傅立叶变换，最后得到一个结果数组。由于傅立叶变换是在复数域中进行的，因此还要对结果数组进行取整和进位，才能得到最终的乘积。
值得留意的是傅立叶变换的精度问题。我们知道，在计算机中实数用单精度数或双精度数表示，它们会存在一定的误差。在计算多位数乘法时，n 往往是一个很大的数字，傅立叶变换过程中需要对数组的每一项进行求和，如何保证精度带来的误差不会因为求和而超出允许的范围？我的观点是必须使用双精度实数，而且由于统计特性，精度带来的误差在求和过程中不会很大，一般不会影响计算的正确性。如果需要保证计算的正确性，我想到两种检查方法。第一种是取模验算。例如，如果乘数和被乘数对 17 的模分别是 8 和 6，那么积对 17 的模就应该是 14。第二种是检查运算结果中浮点数偏离整数的最大值。如果偏差只有比如 10-3 量级，我们可以认为这个尺度的乘法运算很安全；如果偏差达到 0.5，说明运算已经出错了；如果偏差达到 0.1 量级，那也比较危险，也许换个别的乘数和被乘数就溢出了。
多位数的倒数和开方可以通过牛顿迭代求根法转化为乘法运算。例如，要计算 x = 1/a ，根据牛顿迭代法令 f(x) = 1/x - a ，可以得到以下迭代序列：
x0 ~= 1/a
xk = xk-1 - f(xk-1)/f'(xk-1) = 2xk-1 - axk-12 (5)
要计算 x = sqrt(a) ，可以先计算 x = 1 / sqrt(a) ，令 f(x) = 1/x2 - a ，可以得到以下迭代序列：
x0 ~= 1 / sqrt(a)
xk = xk-1 - f(xk-1)/f'(xk-1) = (3/2)xk-1 - (1/2)axk-13 (6)
(5) 和 (6) 均以 2 的指数收敛到所求结果。还存在其它更复杂一些的迭代序列，它们以更高的指数收敛，在此不提。不过需要提醒的是，跟 (AGM) 不同，这里 (5) 和 (6) 中的 x0 只是 1/a 和 1 / sqrt(a) 的约值，在前几次的迭代中不必进行满 n 位数的乘法运算，因而可以减少计算量。
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