当前位置: 首页 > news >正文

如何用C语言程序生成任意手性(即具有任意m和n值),任意长度的碳纳米管,并输出三维空间坐标呢?

如何用C语言程序生成任意手性(即具有任意m和n值),任意长度的碳纳米管,并输出三维空间坐标呢?
生成任意手性、任意长度的碳纳米管可以使用 Chirality Vector 和 Unit Vector 的概念来表示。Chirality Vector (n, m) 描述了碳纳米管的手性,其中 n 和 m 是整数,且满足 n ≥ m。Unit Vector 定义了碳纳米管轴向的方向。
下面是一个使用 C 语言编写的示例程序,可以生成任意手性、任意长度的碳纳米管,并输出三维空间坐标。请注意,这只是一个简化的示例,实际的碳纳米管模拟可能需要更复杂的算法和数据结构。

#include <stdio.h>
#include <math.h>
// 定义碳纳米管结构体
typedef struct {double x;double y;double z;
} CarbonNanotube;
// 计算两个向量的叉积
CarbonNanotube crossProduct(CarbonNanotube v1, CarbonNanotube v2) {CarbonNanotube result;result.x = v1.y * v2.z - v1.z * v2.y;result.y = v1.z * v2.x - v1.x * v2.z;result.z = v1.x * v2.y - v1.y * v2.x;return result;
}
// 计算向量的模
double magnitude(CarbonNanotube v) {return sqrt(v.x * v.x + v.y * v.y + v.z * v.z);
}
// 计算单位向量
CarbonNanotube unitVector(CarbonNanotube v) {CarbonNanotube result;double mag = magnitude(v);result.x = v.x / mag;result.y = v.y / mag;result.z = v.z / mag;return result;
}
// 生成碳纳米管
void generateCarbonNanotube(int n, int m, int length) {CarbonNanotube chiralityVector;chiralityVector.x = 2 * m + n;chiralityVector.y = 2 * sqrt(3) * n;chiralityVector.z = 0;CarbonNanotube unit = unitVector(chiralityVector);printf("Chirality Vector (%d, %d)\n", n, m);printf("Unit Vector (%f, %f, %f)\n", unit.x, unit.y, unit.z);printf("Carbon Nanotube Coordinates:\n");for (int i = 0; i < length; i++) {CarbonNanotube coordinate;coordinate.x = i * unit.x;coordinate.y = i * unit.y;coordinate.z = i * unit.z;printf("(%f, %f, %f)\n", coordinate.x, coordinate.y, coordinate.z);}
}
int main() {int n, m, length;printf("Enter Chirality Vector (n, m): ");scanf("%d %d", &n, &m);printf("Enter Nanotube Length: ");scanf("%d", &length);generateCarbonNanotube(n, m, length);return 0;
}

你可以在主函数中输入 Chirality Vector (n, m) 和 Nanotube Length 来生成碳纳米管的三维空间坐标。
请注意,这只是一个简化的示例程序,实际的碳纳米管模拟可能需要更复杂的算法和数据结构来处理碳原子的连接和相互作用。

相关文章:

如何用C语言程序生成任意手性(即具有任意m和n值),任意长度的碳纳米管,并输出三维空间坐标呢?

如何用C语言程序生成任意手性&#xff08;即具有任意m和n值&#xff09;&#xff0c;任意长度的碳纳米管&#xff0c;并输出三维空间坐标呢&#xff1f; 生成任意手性、任意长度的碳纳米管可以使用 Chirality Vector 和 Unit Vector 的概念来表示。Chirality Vector (n, m) 描述…...

C++每日一练(8):图像相似度

题目描述 给出两幅相同大小的黑白图像&#xff08;用0-1矩阵&#xff09;表示&#xff0c;求它们的相似度。 说明&#xff1a;若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同&#xff0c;则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。…...

C++面试宝典第12题:数组元素相除

题目 从控制台输入若干个整数作为数组,将数组中每一个元素除以第一个元素的结果,作为新的数组元素值。比如:可以先输入3,作为数组元素的个数;然后输入3个整数,作为数组元素的值。 解析 这道题本身并不复杂,但里面隐藏了不少“坑点”和“雷区”,主要考察应聘者全面思考问…...

oCPC实践录 | 目标ROI的出价与转化回传调控算法

这篇文章我们聊聊广告主在oCPC下&#xff0c;怎么调控自己的出价或者回传转化优化自己的ROI。 ROI是广告主最关心的指标了&#xff0c;根据oCPC出价的基本原理ocpc_bid pcvr * given_cpa * k, 广告主在整个出价中有两个可以控制的变量来影响出价&#xff0c;一个是直接的give…...

百倍量化之Dbcd-v2中性策略

Dbcd-v2中性策略 1. 指标含义 该指标主要是计算偏置的因子,并根据偏置的平均来分析这个股票的稳定性。相比于v1,策略是更换了dbcd的计算方式 第一步主要操作就是计算当前值和前段时间的平均值的偏置 ma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data, period=self.p.peri…...

系统学习Python——装饰器:函数装饰器-[装饰器状态保持方案:函数属性]

分类目录&#xff1a;《系统学习Python》总目录 如果我们没有在使用Python3.X并因此无法利用一条nonlocal语句&#xff0c;或者我们希望代码具有可移植性&#xff0c;能在Python3.X和Python2.X上同时工作一一我们仍然能够针对某些可改变的状态使用函数属性来避免使用全局变量和…...

逻辑卷学习后续----------缩容

一、缩容&#xff1a;缩减大小 ext4可以 &#xff0c; xfs无法缩减&#xff0c;缩减会影响业务 1.解挂载 2.检查文件系统完整性 3.缩减文件系统 4.缩减逻辑卷上下一致 5.再挂载回去 添加磁盘 文件系统只能装ext4 缩减文件系统 resize2fs 挂载失败需要重新安装文件系统…...

15-网络安全框架及模型-BLP机密性模型

目录 BLP机密性模型 1 背景概述 2 模型原理 3 主要特性 4 优势和局限性 5 困难和挑战 6 应用场景 7 应用案例 BLP机密性模型 1 背景概述 BLP模型&#xff0c;全称为Bell-LaPadula模型&#xff0c;是在1973年由D.Bell和J.LaPadula在《Mathematical foundations and mod…...

[C#]OpenCvSharp结合yolov8-face实现L2CS-Net眼睛注视方向估计或者人脸朝向估计

源码地址&#xff1a; github地址&#xff1a;https://github.com/Ahmednull/L2CS-Net L2CS-Net介绍&#xff1a; 眼睛注视&#xff08;eye gaze&#xff09; 是在各种应用中使用的基本线索之一。 它表示用户在人机交互和开放对话系统中的参与程度。此外&#xff0c;它还被用…...

[2024区块链开发入门指引] - 比特币与区块链诞生

一份为小白用户准备的免费区块链基础教程 工欲善其事,必先利其器 Web3开发中&#xff0c;各种工具、教程、社区、语言框架.。。。 种类繁多&#xff0c;是否有一个包罗万象的工具专注与Web3开发和相关资讯能毕其功于一役&#xff1f; 参见另一篇博文&#x1f449; 2024最全面…...

【大数据面试知识点】Spark中的累加器

Spark累加器 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端&#xff0c;在driver程序中定义的变量&#xff0c;在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本&#xff0c;每个task更新这些副本的值后&#xff0c;传回driver端进行merge。 累加器一般是放在行动算子…...

深度学习核心技术与实践之深度学习基础篇

非书中全部内容&#xff0c;只是写了些自认为有收获的部分 神经网络 生物神经元的特点 &#xff08;1&#xff09;人体各种神经元本身的构成很相似 &#xff08;2&#xff09;早期的大脑损伤&#xff0c;其功能可能是以其他部位的神经元来代替实现的 &#xff08;3&#x…...

Kafka安装及简单使用介绍

&#x1f353; 简介&#xff1a;java系列技术分享(&#x1f449;持续更新中…&#x1f525;) &#x1f353; 初衷:一起学习、一起进步、坚持不懈 &#x1f353; 如果文章内容有误与您的想法不一致,欢迎大家在评论区指正&#x1f64f; &#x1f353; 希望这篇文章对你有所帮助,欢…...

20231229在Firefly的AIO-3399J开发板的Android11使用挖掘机的DTS配置单前后摄像头ov13850

20231229在Firefly的AIO-3399J开发板的Android11使用挖掘机的DTS配置单前后摄像头ov13850 2023/12/29 11:10 开发板&#xff1a;Firefly的AIO-3399J【RK3399】 SDK&#xff1a;rk3399-android-11-r20211216.tar.xz【Android11】 Android11.0.tar.bz2.aa【ToyBrick】 Android11.…...

九台虚拟机网站流量分析项目启动步骤

文章目录 零、操作概述一、服务器分配二、9台虚拟机相互免密登录三、Nginx(反向代理服务器)四、Tomcat(Web服务器)五、测试Nginx反向代理是否成功六、Flume集群配置七、修改LogDemo项目八、项目1703FluxStorm九、Hadoop集群十、整个集群的启动十一、部署项目十二、测试项目…...

迅软科技助力高科技防泄密:从华为事件中汲取经验教训

近期&#xff0c;涉及华为芯片技术被窃一事引起广泛关注。据报道&#xff0c;华为海思的两个高管张某、刘某离职后成立尊湃通讯&#xff0c;然后以支付高薪、股权支付等方式&#xff0c;诱导多名海思研发人员跳槽其公司&#xff0c;并指使这些人员在离职前通过摘抄、截屏等方式…...

数据结构期末复习(2)链表

链表 链表&#xff08;Linked List&#xff09;是一种常见的数据结构&#xff0c;用于存储一系列具有相同类型的元素。链表由节点&#xff08;Node&#xff09;组成&#xff0c;每个节点包含两部分&#xff1a;数据域&#xff08;存储元素值&#xff09;和指针域&#xff08;指…...

Hive中支持毫秒级别的时间精度

实际上&#xff0c;Hive 在较新的版本中已经支持毫秒级别的时间精度。你可以通过设置 hive.exec.default.serialization.format 和 mapred.output.value.format 属性为 1&#xff0c;启用 Hive 的时间精度为毫秒级。可以使用以下命令进行设置&#xff1a; set hive.exec.defau…...

【深度学习:Recurrent Neural Networks】循环神经网络(RNN)的简要概述

【深度学习】循环神经网络&#xff08;RNN&#xff09;&#xff1a;连接过去与未来的桥梁 循环神经网络简介什么是循环神经网络 (RNN)&#xff1f;传统 RNN 的架构循环神经网络如何工作&#xff1f;常用激活函数RNN的优点和缺点RNN 的优点&#xff1a;RNN 的缺点&#xff1a; 循…...

HTML 基础

文章目录 01-标签语法标签结构 03-HTML骨架04-标签的关系05-注释06-标题标签07-段落标签08-换行和水平线09-文本格式化标签10-图像标签图像属性 11-路径相对路径绝对路径 12-超链接标签13-音频14-视频 01-标签语法 HTML 超文本标记语言——HyperText Markup Language。 超文本…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段&#xff1a; 构建阶段&#xff08;Build Stage&#xff09;&#xff1a…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06&#xff08;十亿美元&#xff09;。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48&#xff08;十亿美元&#xff09;增长到 2032 年的 9.54&#xff08;十亿美元&#xff09;。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR&#xff08;增长率&…...

【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

深入理解JavaScript设计模式之单例模式

目录 什么是单例模式为什么需要单例模式常见应用场景包括 单例模式实现透明单例模式实现不透明单例模式用代理实现单例模式javaScript中的单例模式使用命名空间使用闭包封装私有变量 惰性单例通用的惰性单例 结语 什么是单例模式 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#…...

基于Uniapp开发HarmonyOS 5.0旅游应用技术实践

一、技术选型背景 1.跨平台优势 Uniapp采用Vue.js框架&#xff0c;支持"一次开发&#xff0c;多端部署"&#xff0c;可同步生成HarmonyOS、iOS、Android等多平台应用。 2.鸿蒙特性融合 HarmonyOS 5.0的分布式能力与原子化服务&#xff0c;为旅游应用带来&#xf…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

五年级数学知识边界总结思考-下册

目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解&#xff1a;由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来&#xff1a;从生活实践到数学抽象****三、知识的作用&#xff1a;解决实际问题的工具****四、学习的意义&#xff1a;培养核心素养…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

【AI学习】三、AI算法中的向量

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;算法中&#xff0c;向量&#xff08;Vector&#xff09;是一种将现实世界中的数据&#xff08;如图像、文本、音频等&#xff09;转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知&#xff08;如语义、视觉特征&#xff09;与…...