MakarovDs
Ну, не то, чтобы я все понял, конечно, но тем не менее вот такое соображение. Две спирали Архимеда имеют, вообще говоря, суммарно четыре независимых параметра (каждая спираль характеризуется начальным углом поворота и шагом витков). Этими четырьмя независимыми параметрами можно закодировать не более четырех других независимых параметров. Т.е. так можно закодировать последовательность из не более, чем четырех произвольных (независимых, т.е. не связанных функциональной зависимостью) чисел. Как это у вас согласуется со "сжатием сколь угодно большого числа данных"?
И еще: вы извините, но тут люди не занимались последнюю неделю применением спиралей Архимеда к сжатию данных, поэтому они слегка не в теме. Так на лету не схватывают, как вы. Вы постарайтесь яснее излагать идею. Можно даже эти спирали нарисовать для какого-нибудь конкретного случая "сжатия".
Короче я нашел ответ вот код:
<div class="codetitle"><b>Код:</b></div><div class="codecontent">import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def archimedean_spirals(numbers, length):
def equations(variables):
s, b, n, a = variables
theta = np.arange(0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / length)
r = s * a * theta ** (1 / n)
# Первая спираль
spiral_1 = np.round(r).astype(int)
# Вторая спираль с учетом отклонений от первой спирали
offset = np.zeros(length)
for i in range(length):
if spiral_1[i] in numbers:
offset[i] = -offset[i-1] if i != 0 else -1
spiral_2 = spiral_1 + offset
# Уравнения для оптимизации
eq1 = np.sum(np.isin(spiral_1, numbers)) - len(numbers)
eq2 = np.sum(np.isin(spiral_2, numbers)) - len(numbers)
return [eq1, eq2]
initial_guess = [1, 1, 1, 1] # Начальное приближение для переменных
solution = fsolve(equations, initial_guess)
return solution
# Пример использования
numbers = [2, 4, 6, 8, 10] # Числа на оси абсцисс
length = len(numbers) # Длина массива чисел
result = archimedean_spirals(numbers, length)
print("Результат:")
print("s =", result[0])
print("b =", result[1])
print("n =", result[2])
print("a =", result[3])
"""функцию на python где первой функции на вход подается массив с числами, и длина этого массива, в функции две спирали Архимеда, на каждой из которых отрезок одинакового N размера равного длине массива поданного на вход функции ввиде оси абсцисс, первая спираль ищет числа на оси абсцисс, а вторая ищет отклонения на количество градусов в сторону для каждой последующей итерации первой спирали чтобы получить нужное число в заданном на вход массиве. И когда первая спираль попадает на ось абсцисса в неё вносится отклонение в противоположную сторону противоположной первой. И функция находит и возвращает такое значение r=s * a * ϴ^(1/n) неизвестных значений переменных s, b, n, a которые настраивает взаимозависимость двух спиралей так что попадает во все те числа на оси абсцисс которые были поданы массивом чисел на вход."""
</div>
Эта функция использует библиотеки numpy и scipy для реализации вычислений и оптимизации. Внутри функции archimedean_spirals, используется функция equations, которая задает систему уравнений для оптимизации на основе спиралей Архимеда. Затем используется функция fsolve из scipy.optimize, чтобы найти значения переменных, при которых система уравнений будет равна нулю. Результатом функции являются найденные значения переменных s, b, n и a, которые представляют настройки для двух спиралей Архимеда, удовлетворяющие условию на попадание всех чисел массива на ось абсцисс.
И вторая функция на Python, которая принимает значения переменных s, b, n, a спирали Архимеда и возвращает массив чисел, найденных на оси абсцисс с помощью двух спиралей Архимеда.
<div class="codetitle"><b>Код:</b></div><div class="codecontent">import numpy as np
def archimedean_spirals(s, b, n, a):
length = 100 # Длина массива чисел, можно изменить по вашему усмотрению
def archimedean_spiral(r, theta):
return r * np.cos(theta), r * np.sin(theta) # Функция для получения координат точек спирали
theta = np.arange(0, 2 * np.pi, 2 * np.pi / length)
r = s * a * theta ** (1 / n)
# Первая спираль
x1, y1 = archimedean_spiral(r, theta)
# Вторая спираль с учетом отклонений от первой спирали
offset = np.zeros(length)
for i in range(1, length):
if x1[i] in x1[:i]:
offset[i] = -offset[i-1] # Отклонение в противоположную сторону
x2 = x1 + offset
y2 = y1
return x2
# Пример использования
s = 1
b = 1
n = 1
a = 1
result = archimedean_spirals(s, b, n, a)
print("Результат:")
print(result)</div>
В этой функции используется функция archimedean_spiral, которая принимает радиус r и угол theta и возвращает координаты точек спирали. Затем осуществляется вычисление координат точек для первой и второй спиралей Архимеда. При наличии повторяющихся значений координаты x в первой спирали, во вторую спираль вносятся отклонения в противоположном направлении для каждой последующей точки.
Теперь мы можем сжимать любые сколь угодно огромные данных до пары мегабайт по сути, мы можем любой текст разделить на массив символов которые я думаю не будет так много весить, и массив с массивами всех индексов этих символов в этой строке, и все.
и определенные значения чисел например: s=0.33, b=-0.06, a=1, n=1.07 и вторая которая отрицательная, и нужно создать функцию которая найдет значения которые настроят траекторию движения спирали таким образом которая попадет на определенные введенные массив цифр к примеру [15, 20, 25, 30, 40] которые выдаст функция по введенному массиву чисел, и максимальной длине отрезка...
, 
, 
уже нам заданы. Тогда непонятно, что там в них еще "настраивать"? Или эти параметры 
в заданных точках?
