三角関数分かってきたかも。
Flash上で三角関数を使ったあるサンプルがあるんだけど、その動きを予測できるようになった。
例えば以下はtraceなんだけど、
rがsinに渡す角度（ラジアン）で、yがY座標
r:4.703999999999925
y:100.00774120370949
r:4.707999999999925
y:100.00211894296851
r:4.711999999999924
y:100.00001664363114 <-- *1
r:4.715999999999924
y:100.0014343393342 <-- *2
上から順に進んできて*1の時点まではY座標は減少してきているけど、次の*2では上がっている。
これはここでいう第4現象に入ったことがわかる。
第4象限ではX座標とY座標がともに増加するからだ。
2π=6.282=360度なので、その4分の1(1.5705)が象限の切り替え点になるからだ。
同様に以下の例は第1象限から第2象限に切り替わったところ。（増加から減少へ）
第2象限ではX座標とY座標ともに減少する
r:1.5680000000000012
y:539.9991398617707
r:1.5720000000000012
y:539.9998406288089 <-- *1
r:1.5760000000000012
y:539.9970214030905 <-- *2
r:1.5800000000000012
y:539.9906822297228
分かってくるとあっけない。
もっと早くこの本に出会いたかったな。
ズバリ図解 三角関数―三角関数の基本概念をわかりやすい絵で一発解説! (ぶんか社文庫―ズバリ図解シリーズ)/深川 和久
￥680
Amazon.co.jp
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例えば以下はtraceなんだけど、
rがsinに渡す角度（ラジアン）で、yがY座標
r:4.703999999999925
y:100.00774120370949
r:4.707999999999925
y:100.00211894296851
r:4.711999999999924
y:100.00001664363114 <-- *1
r:4.715999999999924
y:100.0014343393342 <-- *2
上から順に進んできて*1の時点まではY座標は減少してきているけど、次の*2では上がっている。
これはここでいう第4現象に入ったことがわかる。
第4象限ではX座標とY座標がともに増加するからだ。
2π=6.282=360度なので、その4分の1(1.5705)が象限の切り替え点になるからだ。
同様に以下の例は第1象限から第2象限に切り替わったところ。（増加から減少へ）
第2象限ではX座標とY座標ともに減少する
r:1.5680000000000012
y:539.9991398617707
r:1.5720000000000012
y:539.9998406288089 <-- *1
r:1.5760000000000012
y:539.9970214030905 <-- *2
r:1.5800000000000012
y:539.9906822297228
分かってくるとあっけない。
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