게임에서 선형 보간으로 하면 촌스러운 느낌이됩니다. ~(-_-)~
가속 감속을 주는 방정식을 만들고 싶을때 사용하는
뉴턴 제차분을 이용한 방정식 만들기 프로그램 입니다.
def __newton_subcalc(sx, sy, ex, ey):
return (ey - sy)/float(ex - sx)
def __newton_build(srcList, stack):
"""
x y
1 11
2 12 F[1,2] = (1, 11, 2, 12)
3 13 F[2,3] = (2, 12, 3, 13) F[1,3] = (1, F[1,1], 3, F[2,3])
"""
stack.append((srcList[0][2], srcList[-1][2]))
if len(srcList) <= 1:
return stack
sx, mx, sy = srcList[0]
dstList = []
for mx, ex, ey in srcList[1:]:
dstList.append((sx, ex, __newton_subcalc(sx, sy, ex, ey)))
sx, sy = mx, ey
return __newton_build(dstList, stack)
def newton_gen_polyf_items(srcList):
srcList = [(cx, cx, cy) for cx, cy in srcList]
stack = __newton_build(srcList, [])
fc, bc = stack[0]
fr = fc
yield "%f" % (fr)
count = 1
for fc, bc in stack[1:]:
cx, ct, cy = srcList[0]
yield " * ".join(["%f * (x - %f)" % (fc, cx)] + ["(x - %f)" % (cx) for cx, ct, cy in srcList[1:count]])
count += 1
def newton_gen_polyb_items(srcList):
srcList = [(cx, cx, cy) for cx, cy in srcList]
stack = __newton_build(srcList, [])
revList = [] + srcList
revList.reverse()
fc, bc = stack[0]
br = bc
yield "%f" % (br)
count = 1
for fc, bc in stack[1:]:
cx, ct, cy = revList[0]
yield " * ".join(["%f * (x - %f)" % (bc, cx)] + ["(x - %f)" % (cx) for cx, ct, cy in revList[1:count]])
count += 1
def newton_make_polyf(positions):
return " + ".join((expr for expr in newton_gen_polyf_items(positions)))
def newton_make_polyb(positions):
return " + ".join((expr for expr in newton_gen_polyb_items(positions)))
if __name__ == "__main__":
positions = [
(0.0, 0.3),
(0.33, 0.7),
(0.66, 0.9),
(1.0, 1.0),
]
print newton_make_polyf(positions)
print newton_make_polyb(positions)
게임에서는 최종값이 중요하니 newton_make_polyb 를 사용하는 것이 좋은듯 합니다.
'뉴턴법'에 해당되는 글 1건
- 2008/08/14 자루 python/샘플링된 정보를 이용해 중간 위치 예측하는 방정식 만들기
받은 트랙백이 없고,
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