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题目:计算球体重量 问题描述: 已知铁的比重是7.86(克/立方厘米),金的比重是19.3(克/立方厘米)。写一个程序, 分别计算出给定直径的铁球与金球的质量,假定PI=3.1415926。

时间: 2024-10-24 20:14:00 浏览: 192
要编写一个计算球体重量的程序,我们需要首先确定球体的体积,然后乘以相应的比重。球体体积的公式是 V = (4/3) * π * r^3,其中 r 是球体的半径,而半径又是直径的一半。 以下是 Python 语言的一个示例程序,用于计算铁球和金球的质量: ```python import math def calculate_sphere_weight(radius, density): volume = (4/3) * math.pi * radius**3 weight = volume * density return weight # 定义铁和金的密度 iron_density = 7.86 # 克/立方厘米 gold_density = 19.3 # 克/立方厘米 # 用户输入铁球直径 iron_diameter = float(input("请输入铁球的直径(单位:厘米): ")) iron_radius = iron_diameter / 2 # 计算铁球质量 iron_weight = calculate_sphere_weight(iron_radius, iron_density) print(f"铁球的质量是:{iron_weight} 克") # 用户输入金球直径 gold_diameter = float(input("请输入金球的直径(单位:厘米): ")) gold_radius = gold_diameter / 2 # 计算金球质量 gold_weight = calculate_sphere_weight(gold_radius, gold_density) print(f"金球的质量是:{gold_weight} 克") ``` 在这个程序中,用户需要依次输入铁球和金球的直径,程序会根据给定的直径计算并输出各自的质量。
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #include <string.h> // BCH(7,4)编码参数 #define N_BCH 7 #define K_BCH 4 #define T_BCH 1 // 纠错能力 // 高斯随机数生成器(Box-Muller变换) double gaussrand(double mean, double stddev) { static double V1, V2, S; static int phase = 0; double X; if (phase == 0) { do { double U1 = (double)rand() / RAND_MAX; double U2 = (double)rand() / RAND_MAX; V1 = 2.0 * U1 - 1.0; V2 = 2.0 * U2 - 1.0; S = V1 * V1 + V2 * V2; } while (S >= 1.0 || S == 0.0); X = V1 * sqrt(-2.0 * log(S) / S); } else { X = V2 * sqrt(-2.0 * log(S) / S); } phase = 1 - phase; return mean + X * stddev; } // BCH(7,4)编码函数 void bch_encode(const int* input, int* output, int num_blocks) { // 生成矩阵 (系统形式) int G[K_BCH][N_BCH] = { {1, 0, 0, 0, 1, 1, 0}, {0, 1, 0, 0, 1, 0, 1}, {0, 0, 1, 0, 0, 1, 1}, {0, 0, 0, 1, 1, 1, 1} }; for (int i = 0; i < num_blocks; i++) { for (int j = 0; j < N_BCH; j++) { output[i * N_BCH + j] = 0; for (int k = 0; k < K_BCH; k++) { output[i * N_BCH + j] ^= input[i * K_BCH + k] * G[k][j]; } } } } // BCH(7,4)解码函数(带纠错) void bch_decode(const int* input, int* output, int num_blocks) { // 校验矩阵 int H[3][7] = { {1, 1, 0, 1, 1, 0, 0}, // 对应位置:0,1,3,4 {1, 0, 1, 1, 0, 1, 0}, // 对应位置:0,2,3,5 {0, 1, 1, 1, 0, 0, 1} // 对应位置:1,2,3,6 }; // 校正子到错误位置的映射(修正后的) // 索引 = s0*4 + s1*2 + s2 int error_pattern[8] = { -1, 6, 5, 2, 4, 1, 0, 3 }; // -1: 无错误 // 0: 位置0错误 // 1: 位置1错误 // 2: 位置2错误 // 3: 位置3错误 // 4: 位置4错误 // 5: 位置5错误 // 6: 位置6错误 for (int i = 0; i < num_blocks; i++) { int received[N_BCH]; memcpy(received, &input[i * N_BCH], N_BCH * sizeof(int)); // 计算校正子(异或运算) int syndrome[3] = { 0 }; for (int j = 0; j < 3; j++) { for (int k = 0; k < N_BCH; k++) { if (H[j][k]) { syndrome[j] ^= received[k]; } } } // 计算错误位置索引 (0-7) int error_index = syndrome[0] * 4 + syndrome[1] * 2 + syndrome[2]; int error_loc = error_pattern[error_index]; // 如果有错误且位置有效,则纠正 if (error_loc >= 0 && error_loc < N_BCH) { received[error_loc] ^= 1; // 翻转错误位 } // 提取信息位 for (int j = 0; j < K_BCH; j++) { output[i * K_BCH + j] = received[j]; } } } // 计算误码率 double calculate_ber(const int* original, const int* received, int length) { if (length <= 0) return 0.0; // 避免除以零 int errors = 0; for (int i = 0; i < length; i++) { if (original[i] != received[i]) { errors++; } } return (double)errors / length; } int main() { // 设置随机种子 srand((unsigned int)time(NULL)); // 参数初始化 const int n = 1000000; // 数据长度(比特数) const double SNR_dB_start = 0.0; const double SNR_dB_end = 10.0; const double SNR_dB_step = 1.0; // 增加步长以加快测试 const int num_snr = (int)((SNR_dB_end - SNR_dB_start) / SNR_dB_step) + 1; // 动态分配存储BER结果的数组 double* BER_encoded = (double*)malloc(num_snr * sizeof(double)); double* BER_theory = (double*)malloc(num_snr * sizeof(double)); double* BER_test = (double*)malloc(num_snr * sizeof(double)); if (!BER_encoded || !BER_theory || !BER_test) { fprintf(stderr, "内存分配失败\n"); exit(1); } // 生成随机数据 int* data = (int*)malloc(n * sizeof(int)); for (int i = 0; i < n; i++) { data[i] = rand() % 2; } // BCH编码参数 const int num_blocks = n / K_BCH; // 完整块数 // BCH编码 int* encoded_bits = (int*)malloc(num_blocks * N_BCH * sizeof(int)); if (!encoded_bits) { fprintf(stderr, "编码内存分配失败\n"); exit(1); } bch_encode(data, encoded_bits, num_blocks); const int encoded_length = num_blocks * N_BCH; // BPSK调制(0->-1, 1->1) double* BPSK_encoded = (double*)malloc(encoded_length * sizeof(double)); for (int i = 0; i < encoded_length; i++) { BPSK_encoded[i] = encoded_bits[i] ? 1.0 : -1.0; } // 未编码数据的BPSK调制 double* BPSK_test = (double*)malloc(n * sizeof(double)); for (int i = 0; i < n; i++) { BPSK_test[i] = data[i] ? 1.0 : -1.0; } printf("开始仿真...数据长度: %d bits, SNR范围: %.1f dB 到 %.1f dB\n", n, SNR_dB_start, SNR_dB_end); printf("编码方案: BCH(%d,%d), 纠错能力: %d bit\n", N_BCH, K_BCH, T_BCH); // 主循环:针对不同的SNR计算BER for (int z = 0; z < num_snr; z++) { double snr_db = SNR_dB_start + z * SNR_dB_step; double snr_lin = pow(10.0, snr_db / 10.0); // 关键:确保相同Eb/N0下的公平比较 double noise_var = 1.0 / (2.0 * snr_lin); // 未编码的噪声方差 double noise_std = sqrt(noise_var); // 编码系统的噪声方差(考虑码率损失) double noise_var_encoded = 1.0 / (2.0 * snr_lin * (double)K_BCH / N_BCH); double noise_std_encoded = sqrt(noise_var_encoded); // --------------------------------------------------- // 编码部分处理 // --------------------------------------------------- double* noisy_encoded = (double*)malloc(encoded_length * sizeof(double)); int* demod_encoded = (int*)malloc(encoded_length * sizeof(int)); int* decoded_bits = (int*)malloc(num_blocks * K_BCH * sizeof(int)); // 添加高斯噪声 for (int i = 0; i < encoded_length; i++) { noisy_encoded[i] = BPSK_encoded[i] + gaussrand(0.0, noise_std_encoded); } // BPSK解调(硬判决) for (int i = 0; i < encoded_length; i++) { demod_encoded[i] = (noisy_encoded[i] > 0.0) ? 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