จำลองการเคลื่อนที่ด้วยคณิตศาสตร์แบบเวกเตอร์ใน VPython - ประวัติรุ่นแก้ไข

Chaiporn: /* การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ */

2015-10-19T10:25:06Z

การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ

Chaiporn: /* ขนาดของเวกเตอร์ */

2015-10-19T10:21:58Z

ขนาดของเวกเตอร์

Chaiporn: /* การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ */

2015-10-18T05:12:01Z

การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ

Chaiporn: /* การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ */

2015-10-18T05:11:38Z

การประยุกต์ใช้กฎการเคลื่อนที่เพื่อจำลองการเคลื่อนไหวของวัตถุ

Chaiporn: /* คลาส vector ใน VPython */

2015-10-10T17:20:24Z

คลาส vector ใน VPython

Chaiporn: /* การคูณและหารเวกเตอร์ด้วยสเกลาร์ */

2015-10-10T17:19:34Z

การคูณและหารเวกเตอร์ด้วยสเกลาร์

Chaiporn เมื่อ 17:17, 10 ตุลาคม 2558

2015-10-10T17:17:03Z

Chaiporn: /* ขนาดของเวกเตอร์ */

2015-10-10T15:52:28Z

ขนาดของเวกเตอร์

Chaiporn: /* การบวกและลบเวกเตอร์ */

2015-10-10T15:50:41Z

การบวกและลบเวกเตอร์

Chaiporn: /* คลาส vector ใน VPython */

2015-10-10T15:50:30Z

คลาส vector ใน VPython

←รุ่นแก้ไขก่อนหน้า		รุ่นแก้ไขเมื่อ 10:25, 19 ตุลาคม 2558
แถว 89:		แถว 89:

	:<math>\mathbf{s}(t+\Delta t) = \mathbf{s}(t) + \mathbf{v}(t)\Delta t</math>		:<math>\mathbf{s}(t+\Delta t) = \mathbf{s}(t) + \mathbf{v}(t)\Delta t</math>
		+
		+	ซึ่งมีความหมายว่าเราสามารถทราบตำแหน่งของวัตถุหลังจากที่เวลาผ่านไป <math>\Delta t</math> ได้โดยอาศัยความเร็วและตำแหน่งปัจจุบันของมัน

	ในทำนองเดียวกัน ความสัมพันธ์ระหว่างความเร่ง <math>\mathbf{a}(t)</math> และความเร็ว <math>\mathbf{v}(t)</math> สามารถเขียนในรูป		ในทำนองเดียวกัน ความสัมพันธ์ระหว่างความเร่ง <math>\mathbf{a}(t)</math> และความเร็ว <math>\mathbf{v}(t)</math> สามารถเขียนในรูป

@@ แถว 66: / แถว 66: @@
 :<math>||\mathbf{v}|| = \sqrt{x^2+y^2}</math>
-ขนาดของเวกเตอร์คำนวณได้จากฟังก์ชัน <tt>mag()</tt> ในโมดูล vis ดังตัวอย่าง
+ขนาดของเวกเตอร์คำนวณได้จากคุณสมบัติ <tt>mag</tt> ดังตัวอย่าง
-  >>> from vis import vector,mag
+  >>> from vis import vector
   >>> v = vector(3,4)
-  >>> print mag(v)
+  >>> print v.mag
 .0
 ดังนั้นสำหรับเวกเตอร์ใด ๆ ที่ขนาดไม่เป็นศูนย์ เราสามารถสร้างเวกเตอร์หนึ่งหน่วยที่ชี้ไปทางเดียวกับเวกเตอร์นั้น โดยการหารเวกเตอร์นั้นด้วยขนาดของมันเอง ดังตัวอย่าง
-  >>> u = v/mag(v)
+  >>> u = v/v.mag
-  >>> print(u)
+  >>> print u
   <0.6, 0.8, 0>
-  >>> print mag(u)
+  >>> print u.mag
 .0

@@ แถว 104: / แถว 104: @@
 scene.range = 100  # กำหนดช่องหน้าต่างแสดงผลให้ครอบคลุมรัศมี 100 หน่วยจากศูนย์กลางจอ
-# สร้างลูกบอลสีเหลืองรัศมี 5 หน่วยไว้ที่พิกัด (20,30)
+# สร้างลูกบอลสีเหลืองรัศมี 5 หน่วยไว้ที่พิกัด (-50,-50)
 ball = vis.sphere(pos=(-50,-50),radius=5,color=vis.color.yellow,make_trail=True)

@@ แถว 102: / แถว 102: @@
 scene = vis.display(width=500,height=500)
-scene.range = 100
+scene.range = 100  # กำหนดช่องหน้าต่างแสดงผลให้ครอบคลุมรัศมี 100 หน่วยจากศูนย์กลางจอ
 # สร้างลูกบอลสีเหลืองรัศมี 5 หน่วยไว้ที่พิกัด (20,30)

@@ แถว 15: / แถว 15: @@
   <2, 3, 0> <3, -4, 0>
-จะเห็นว่าเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นมีขนาด 3 มิติ อย่างไรก็ตามกิจกรรมนี้จะสนใจเพียงสองมิติแรก ซึ่งหากไม่สนใจมิติที่สามแล้วค่าของ u และ v ข้างต้นจะสอดคล้องกับแผนภาพดังนี้
+จะเห็นว่าเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นมีขนาด 3 มิติ อย่างไรก็ตามตัวอย่างทั้งหมดในเอกสารนี้จะสนใจเพียงสองมิติแรก ซึ่งหากไม่สนใจมิติที่สามแล้วค่าของ u และ v ข้างต้นจะสอดคล้องกับแผนภาพดังนี้
 [[Image:vpython-vec1.png|center|400px]]

@@ แถว 52: / แถว 52: @@
   >>> w3 = u*2
   >>> w4 = v/2
-  >>> print(w3)
+  >>> print w3
   <4, 6, 0>
-  >>> print(w4)
+  >>> print w4
   <1.5, -2, 0>

@@ แถว 3: / แถว 3: @@
 == คลาส vector ใน VPython ==
-โมดูล visual ในไลบรารี VPython รองรับการประมวลผลทางคณิตศาสตร์เชิงเวกเตอร์โดยเตรียมคลาสชื่อ vector เพื่อใช้สร้างปริมาณเวกเตอร์ตั้งแต่หนึ่งถึงสามมิติ ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นการนิยามเวกเตอร์
+โมดูล visual และ vis ในไลบรารี VPython รองรับการประมวลผลทางคณิตศาสตร์เชิงเวกเตอร์โดยเตรียมคลาสชื่อ vector เพื่อใช้สร้างปริมาณเวกเตอร์ตั้งแต่หนึ่งถึงสามมิติ ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นการนิยามเวกเตอร์
 <math>\begin{bmatrix} 2 \\ 3 \end{bmatrix}</math>
 และเวกเตอร์
@@ แถว 9: / แถว 9: @@
 ไว้ในตัวแปร u และ v ตามลำดับ
-  >>> from visual import vector
+  >>> from vis import vector
   >>> u = vector(2,3)
   >>> v = vector(3,-4)
@@ แถว 34: / แถว 34: @@
 เนื่องจากภาษาไพทอนรองรับการทำ [https://en.wikipedia.org/wiki/Operator_overloading Operator Overloading] ข้อมูลชนิดเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นจากคลาส vector ของ VPython สามารถนำมาประมวลผลด้วยตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์ + และ – ได้ทันที ดังตัวอย่าง
-  >>> from visual import vector
+  >>> from vis import vector
   >>> u = vector(2,3)
   >>> v = vector(3,-4)
@@ แถว 66: / แถว 66: @@
 :<math>||\mathbf{v}|| = \sqrt{x^2+y^2}</math>
-ขนาดของเวกเตอร์คำนวณได้จากฟังก์ชัน <tt>mag()</tt> ในโมดูล visual ดังตัวอย่าง
+ขนาดของเวกเตอร์คำนวณได้จากฟังก์ชัน <tt>mag()</tt> ในโมดูล vis ดังตัวอย่าง
-  >>> from visual import vector,mag
+  >>> from vis import vector,mag
   >>> v = vector(3,4)
   >>> print mag(v)
@@ แถว 97: / แถว 97: @@
 <syntaxhighlight lang="python">
 # set encoding=utf8
-import visual as vis
+import vis
 DELTA_T = 0.05

@@ แถว 39: / แถว 39: @@
   >>> w1 = u+v
   >>> w2 = u-v
-  >>> print(w1,w2)
+  >>> print w1,w2
   <5, -1, 0> <-1, 7, 0>

@@ แถว 27: / แถว 27: @@
 .0 3.0
   >>> v.x = -8.5
-  >>> print(v)
+  >>> print v
   <-8.5, 3, 0>