Java Code Examples for java.lang.Math#tan()
The following examples show how to use
java.lang.Math#tan() .
You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like,
and go to the original project or source file by following the links above each example. You may check out the related API usage on the sidebar.
Example 1
| Source File: Adap.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 6 votes |
|
void Decodifica (double [] cromosoma) {
int i, j;
for (i=0; i<base_reglas.n_reglas; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) {
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x0 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x1 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x2 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x3 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+2];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].y = 1.0;
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Nombre = "x" + (j+1);
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Etiqueta = "E" + i + j;
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan (cromosoma[primer_gen_C2+i*(tabla.n_variables)+j]);
}
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan (cromosoma[primer_gen_C2+i*(tabla.n_variables)+j]);
}
}
Example 2
| Source File: Adap_M2TSK.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 6 votes |
|
/** Inference process with the rule "Consecuentes" */
double Alfa_Error (double [] Consecuentes) {
int i, j;
double suma, salida;
float aux;
for (i=0, suma=0.0; i<n_ejemplos_positivos; i++) {
salida = Math.tan (Consecuentes[tabla.n_var_estado]);
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) {
salida += Math.tan (Consecuentes[j]) * tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[j];
}
suma += tabla.datos[indices_ep[i]].nivel_cubrimiento * Math.pow (tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado]-salida, 2.0);
}
return (suma);
}
Example 3
| Source File: Adap_Tun.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 6 votes |
|
void Decodifica (double [] cromosoma) {
int i, j;
for (i=0; i<base_reglas.n_reglas; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) {
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x0 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x1 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x2 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x3 = cromosoma[3*(i*tabla.n_var_estado+j)+2];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].y = 1.0;
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Nombre = "x" + (j+1);
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Etiqueta = "E" + i + j;
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan (cromosoma[primer_gen_C2+i*(tabla.n_variables)+j]);
}
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan (cromosoma[primer_gen_C2+i*(tabla.n_variables)+j]);
}
}
Example 4
| Source File: Adap.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 6 votes |
|
double Alfa_Error(double[] Consecuentes) {
int i, j;
double suma, salida;
for (i = 0, suma = 0.0; i < n_ejemplos_positivos; i++) {
/* Proceso de inferencia con una unica regla */
/* inicializo la salida al valor b. Aplico la tangente para
obtener el valor real porque dicho valor esta codificado
con el angular coding */
salida = Math.tan(Consecuentes[tabla.n_var_estado]);
for (j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
salida += Math.tan(Consecuentes[j]) *
tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[j];
}
suma += tabla.datos[indices_ep[i]].nivel_cubrimiento *
Math.pow(tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] -
salida, 2.0);
}
return (suma);
}
Example 5
| Source File: Adap_Tun.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 6 votes |
|
void Decodifica(double[] cromosoma) {
int i, j;
for (i = 0; i < base_reglas.n_reglas; i++) {
for (j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x0 = cromosoma[3 * base_reglas.b_reglas[i][j]];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x1 = cromosoma[3 * base_reglas.b_reglas[i][j] + 1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x2 = cromosoma[3 * base_reglas.b_reglas[i][j] + 1];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].x3 = cromosoma[3 * base_reglas.b_reglas[i][j] + 2];
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].y = 1.0;
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Nombre = "x" + (j + 1);
base_reglas.BaseReglas[i].Ant[j].Etiqueta = "E" + i + j;
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan(cromosoma[primer_gen_C2 + i * (tabla.n_variables) + j]);
}
base_reglas.BaseReglas[i].Cons[j] = Math.tan(cromosoma[primer_gen_C2 + i * (tabla.n_variables) + j]);
}
}
Example 6
| Source File: BouncyCubeRenderer.java From opengl with Apache License 2.0 | 6 votes |
|
public void onSurfaceChanged(GL10 gl, int width, int height)
{
gl.glViewport(0, 0, width, height);
float aspectRatio;
float zNear =.1f;
float zFar =1000;
float fieldOfView = 30.0f/57.3f;
float size;
gl.glEnable(GL10.GL_NORMALIZE);
aspectRatio=(float)width/(float)height;
gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION);
size = zNear * (float)(Math.tan((double)(fieldOfView/2.0f)));
gl.glFrustumf(-size, size, -size /aspectRatio,
size /aspectRatio, zNear, zFar);
gl.glMatrixMode(GL10.GL_MODELVIEW);
}
Example 7
| Source File: BouncyCubeRenderer.java From opengl with Apache License 2.0 | 6 votes |
|
public void onSurfaceChanged(GL10 gl, int width, int height)
{
gl.glViewport(0, 0, width, height);
float aspectRatio;
float zNear =.1f;
float zFar =1000;
float fieldOfView = 30.0f/57.3f;
float size;
gl.glEnable(GL10.GL_NORMALIZE);
aspectRatio=(float)width/(float)height;
gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION);
size = zNear * (float)(Math.tan((double)(fieldOfView/2.0f)));
gl.glFrustumf(-size, size, -size /aspectRatio,
size /aspectRatio, zNear, zFar);
gl.glMatrixMode(GL10.GL_MODELVIEW);
}
Example 8
| Source File: Adap.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 5 votes |
|
/** Inference process with the rule "Consecuentes" */
double Alfa_Error (double [] Consecuentes) {
int i, j;
double suma, salida;
for (i=0, suma=0.0; i<n_ejemplos_positivos; i++) {
salida = Math.tan (Consecuentes[tabla.n_var_estado]);
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++)
salida += Math.tan (Consecuentes[j]) * tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[j];
suma += tabla.datos[indices_ep[i]].nivel_cubrimiento * Math.pow (tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado]-salida, 2.0);
}
return (suma);
}
Example 9
| Source File: SolarSystemRenderer.java From opengl with Apache License 2.0 | 5 votes |
|
public void onSurfaceChanged(GL10 gl, int width, int height) {
gl.glViewport(0, 0, width, height);
/*
* Set our projection matrix. This doesn't have to be done
* each time we draw, but usually a new projection needs to
* be set when the viewport is resized.
*/
float aspectRatio;
float zNear =.1f;
float zFar =1000f;
float fieldOfView = 30.0f/57.3f;
float size;
gl.glEnable(GL10.GL_NORMALIZE);
aspectRatio=(float)width/(float)height; //h/w clamps the fov to the height, flipping it would make it relative to the width
//Set the OpenGL projection matrix
gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION);
size = zNear * (float)(Math.tan((double)(fieldOfView/2.0f)));
gl.glFrustumf(-size, size, -size/aspectRatio, size /aspectRatio, zNear, zFar);
//Make the OpenGL modelview matrix the default
gl.glMatrixMode(GL10.GL_MODELVIEW);
}
Example 10
| Source File: SolarSystemRenderer.java From opengl with Apache License 2.0 | 5 votes |
|
public void onSurfaceChanged(GL10 gl, int width, int height) {
gl.glViewport(0, 0, width, height);
/*
* Set our projection matrix. This doesn't have to be done
* each time we draw, but usually a new projection needs to
* be set when the viewport is resized.
*/
float aspectRatio;
float zNear =.1f;
float zFar =1000f;
float fieldOfView = 30.0f/57.3f;
float size;
gl.glEnable(GL10.GL_NORMALIZE);
aspectRatio=(float)width/(float)height; //h/w clamps the fov to the height, flipping it would make it relative to the width
//Set the OpenGL projection matrix
gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION);
size = zNear * (float)(Math.tan((double)(fieldOfView/2.0f)));
gl.glFrustumf(-size, size, -size/aspectRatio, size /aspectRatio, zNear, zFar);
//Make the OpenGL modelview matrix the default
gl.glMatrixMode(GL10.GL_MODELVIEW);
}
Example 11
| Source File: Tangent.java From Llunatic with GNU General Public License v3.0 | 5 votes |
|
public Object tan(Object param)
throws ParseException
{
if (param instanceof Complex)
return ((Complex)param).tan();
else if (param instanceof Number)
return new Double(Math.tan(((Number)param).doubleValue()));
throw new ParseException("Invalid parameter type");
}
Example 12
| Source File: Est_evol.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 4 votes |
|
/** Generates the initial population of fathers */
public void InicializaPadres () {
int i, j, y, Mu_primer_grupo, pos_ep, total_mayor;
double y_med, y_min, y_max, h_max, h_exigido, x;
double imagen;
/* we calculate the average, maximum and minimum high, and the matching with which a example is considerated in the initial population */
y_med = y_min = y_max = tabla.datos[indices_ep[0]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
h_max = tabla.datos[indices_ep[0]].nivel_cubrimiento;
for (i=1; i<fun_adap.n_ejemplos_positivos; i++) {
if (tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] > y_max)
y_max = tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
if (tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] < y_min)
y_min = tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
y_med += tabla.datos[indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
if (tabla.datos[indices_ep[i]].nivel_cubrimiento > h_max)
h_max = tabla.datos[indices_ep[i]].nivel_cubrimiento;
}
y_med /= fun_adap.n_ejemplos_positivos;
h_exigido = porcentaje_h * h_max;
/* Inicialization of a individual with 'b' value same as the average high and with the 'a' values to 0 */
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) Padres[0].Gene[j] = 0;
Padres[0].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(y_med);
/* Inicialization of the porcentaje_Mu * Mu individuals with 'b' value equal to a random value in the rank [y_min,y_max] and with the 'a' values to 0 */
Mu_primer_grupo = (int) (porcentaje_Mu * Mu + 1);
for (i=1; i<Mu_primer_grupo; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) Padres[i].Gene[j] = 0;
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(Randomize.Randdouble (y_min,y_max));
}
/* Inicialization of the remaining individuals with the random 'a' values and with a the 'b' value for any to example is in the plane */
for (i=Mu_primer_grupo; i<Mu; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) {
if (Randomize.Rand ()<.5) y = -1;
else y=1;
x = Randomize.Rand ();
Padres[i].Gene[j] = f(x,y);
}
/* we select randomly a example with a matching more high than "h_exigido" */
for (total_mayor=pos_ep=0; pos_ep<fun_adap.n_ejemplos_positivos; pos_ep++)
if (tabla.datos[indices_ep[pos_ep]].nivel_cubrimiento >= h_exigido)
ind_mayor[total_mayor++] = pos_ep;
if (total_mayor==0) {
System.out.println("Error: The matching, with which a example is considerated in the initial population, isn't surmounted");
}
pos_ep = ind_mayor[Randomize.RandintClosed (0,total_mayor-1)];
for (imagen=0.0,j=0; j<tabla.n_var_estado; j++)
imagen += Math.tan (Padres[i].Gene[j]) * tabla.datos[indices_ep[pos_ep]].ejemplo[j];
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(tabla.datos[indices_ep[pos_ep]].ejemplo[tabla.n_var_estado]-imagen);
}
/* Inicialization of the vector of tipical desviations */
for (i=0; i<Mu; i++)
for (j=tabla.n_variables; j<tabla.n_variables+n_sigma; j++) Padres[i].Gene[j] = Valor_Inicial_Sigma;
/* Inicialization of the vector of angles: arcotangente of 1.0 */
for (i=0; i<Mu; i++)
for (j=tabla.n_variables + n_sigma; j<tabla.n_variables+n_sigma+n_alfa; j++)
Padres[i].Gene[j] = Math.atan (1.0);
}
Example 13
| Source File: Est_evol_M2TSK.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 4 votes |
|
/** Generates the initial population of fathers */
public void InicializaPadres () {
int i, j, y, Mu_primer_grupo, pos_ep, total_mayor;
double y_med, y_min, y_max, h_max, h_exigido, x;
double imagen;
/* we calculate the average, maximum and minimum high, and the matching with which a example is considerated in the initial population */
y_med = y_min = y_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[0]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
h_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[0]].nivel_cubrimiento;
for (i=1; i<fun_adap.n_ejemplos_positivos; i++) {
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] > y_max) y_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] < y_min) y_min = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
y_med += tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].nivel_cubrimiento > h_max) h_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].nivel_cubrimiento;
}
y_med /= fun_adap.n_ejemplos_positivos;
h_exigido = porcentaje_h * h_max;
/* Inicialization of a individual with 'b' value same as the average high and with the 'a' values to 0 */
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) Padres[0].Gene[j] = 0;
Padres[0].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(y_med);
/* Inicialization of the porcentaje_Mu * Mu individuals with 'b' value equal to a random value in the rank [y_min,y_max] and with the 'a' values to 0 */
Mu_primer_grupo = (int) (porcentaje_Mu * Mu + 1);
for (i=1; i<=Mu_primer_grupo; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) Padres[i].Gene[j] = 0;
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(Randomize.Randdouble (y_min,y_max));
}
/* Inicialization of the remaining individuals with the random 'a' values and with a the 'b' value for any to example is in the plane */
for (i=Mu_primer_grupo+1; i<Mu; i++) {
for (j=0; j<tabla.n_var_estado; j++) {
if (Randomize.Rand () < 0.5) y = -1;
else y=1;
x = Randomize.Rand ();
Padres[i].Gene[j] = f(x,y);
}
/* we select randomly a example with a matching more high than "h_exigido" */
for (total_mayor=pos_ep=0; pos_ep<fun_adap.n_ejemplos_positivos; pos_ep++)
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[pos_ep]].nivel_cubrimiento >= h_exigido) ind_mayor[total_mayor++] = pos_ep;
if (total_mayor==0) {
System.out.println("Error: The matching, with which a example is considerated in the initial population, isn't surmounted");
}
pos_ep = ind_mayor[Randomize.RandintClosed (0,total_mayor-1)];
for (imagen=0.0,j=0; j<tabla.n_var_estado; j++)
imagen += Math.tan (Padres[i].Gene[j]) * tabla.datos[fun_adap.indices_ep[pos_ep]].ejemplo[j];
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(tabla.datos[fun_adap.indices_ep[pos_ep]].ejemplo[tabla.n_var_estado]-imagen);
}
/* Inicialization of the vector of tipical desviations */
for (i=0; i<Mu; i++)
for (j=tabla.n_variables; j<tabla.n_variables+n_sigma; j++) Padres[i].Gene[j] = Valor_Inicial_Sigma;
/* Inicialization of the vector of angles: arcotangente of 1.0 */
for (i=0; i<Mu; i++)
for (j=tabla.n_variables + n_sigma; j<tabla.n_variables+n_sigma+n_alfa; j++)
Padres[i].Gene[j] = Math.atan (1.0);
}
Example 14
| Source File: Est_mu_landa.java From KEEL with GNU General Public License v3.0 | 4 votes |
|
/** Generates the initial population of fathers */
public void InicializaPadres() {
int i, j, y, Mu_primer_grupo, pos_ep, total_mayor;
double y_med, y_min, y_max, h_max, h_exigido, x;
double imagen;
/* we calculate the average, maximum and minimum high, and the matching with which a example is considerated in the initial population */
y_med = y_min = y_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[0]].ejemplo[tabla.
n_var_estado];
h_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[0]].nivel_cubrimiento;
for (i = 1; i < fun_adap.n_ejemplos_positivos; i++) {
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] > y_max) {
y_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
}
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado] < y_min) {
y_min = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
}
y_med += tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].ejemplo[tabla.n_var_estado];
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].nivel_cubrimiento > h_max) {
h_max = tabla.datos[fun_adap.indices_ep[i]].nivel_cubrimiento;
}
}
if (fun_adap.n_ejemplos_positivos > 0) {
y_med /= fun_adap.n_ejemplos_positivos;
}
else {
y_med = Double.MAX_VALUE;
}
h_exigido = porcentaje_h * h_max;
/* Inicialization of a individual with 'b' value same as the average high and with the 'a' values to 0 */
for (j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
Padres[0].Gene[j] = 0;
}
Padres[0].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(y_med);
/* Inicialization of the porcentaje_Mu * Mu individuals with 'b' value equal to a random value in the rank [y_min,y_max] and with the 'a' values to 0 */
Mu_primer_grupo = (int) (porcentaje_Mu * Mu + 1);
for (i = 1; i <= Mu_primer_grupo; i++) {
for (j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
Padres[i].Gene[j] = 0;
}
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(Randomize.Randdouble(y_min,
y_max));
}
/* Inicialization of the remaining individuals with the random 'a' values and with a the 'b' value for any to example is in the plane */
for (i = Mu_primer_grupo + 1; i < Mu; i++) {
for (j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
if (Randomize.Rand() < 0.5) {
y = -1;
}
else {
y = 1;
}
x = Randomize.Rand();
Padres[i].Gene[j] = f(x, y);
}
/* we select randomly a example with a matching more high than "h_exigido" */
for (total_mayor = pos_ep = 0; pos_ep < fun_adap.n_ejemplos_positivos;
pos_ep++) {
if (tabla.datos[fun_adap.indices_ep[pos_ep]].nivel_cubrimiento >= h_exigido) {
ind_mayor[total_mayor++] = pos_ep;
}
}
if (total_mayor == 0) {
System.out.println("Error: The matching, with which a example is considerated in the initial population, isn't surmounted");
}
pos_ep = ind_mayor[Randomize.RandintClosed(0, total_mayor - 1)];
for (imagen = 0.0, j = 0; j < tabla.n_var_estado; j++) {
imagen += Math.tan(Padres[i].Gene[j]) *
tabla.datos[fun_adap.indices_ep[pos_ep]].ejemplo[j];
}
Padres[i].Gene[tabla.n_var_estado] = Math.atan(tabla.datos[fun_adap.indices_ep[
pos_ep]].ejemplo[tabla.n_var_estado] - imagen);
}
/* Inicialization of the vector of tipical desviations */
for (i = 0; i < Mu; i++) {
for (j = tabla.n_variables; j < tabla.n_variables + n_sigma; j++) {
Padres[i].Gene[j] = Valor_Inicial_Sigma;
}
}
/* Inicialization of the vector of angles: arcotangente of 1.0 */
for (i = 0; i < Mu; i++) {
for (j = tabla.n_variables + n_sigma;
j < tabla.n_variables + n_sigma + n_alfa; j++) {
Padres[i].Gene[j] = Math.atan(1.0);
}
}
}
Example 15
| Source File: UTM.java From satstat with GNU General Public License v3.0 | 4 votes |
|
public static String lat_lon_to_utm(double Lat, double Long, Context c) {
double deg2rad = Math.PI / 180.0;
double rad2deg = 180.0 / Math.PI;
// Parameters for WGS-84
double a = 6378137.0;
double eccSquared = 0.00669438;
double k0 = 0.9996;
double LongTemp = (Long + 180) - (int) ((Long + 180) / 360) * 360 - 180;
int ZoneNumber = ((int) (LongTemp + 180) / 6) + 1;
double LatRad = Lat * deg2rad;
double LongRad = LongTemp * deg2rad;
if (Lat >= 56.0 && Lat < 64.0 && LongTemp >= 3.0 && LongTemp < 12.0) {
ZoneNumber = 32;
}
// Special zones for Svalbard
if (Lat >= 72.0 && Lat < 84.0)
if (LongTemp >= 0.0 && LongTemp < 9.0)
ZoneNumber = 31;
else if (LongTemp >= 9.0 && LongTemp < 21.0) ZoneNumber = 33;
else if (LongTemp >= 21.0 && LongTemp < 33.0) ZoneNumber = 35;
else if (LongTemp >= 33.0 && LongTemp < 42.0) ZoneNumber = 37;
double LongOrigin = (ZoneNumber - 1) * 6 - 180 + 3;
double LongOriginRad = LongOrigin * deg2rad;
double eccPrimeSquared = (eccSquared) / (1 - eccSquared);
double N = a / Math.sqrt(1 - eccSquared * Math.sin(LatRad) * Math.sin(LatRad));
double T = Math.tan(LatRad) * Math.tan(LatRad);
double C = eccPrimeSquared * Math.cos(LatRad) * Math.cos(LatRad);
double A = Math.cos(LatRad) * (LongRad - LongOriginRad);
double M = a * ((1 - eccSquared / 4
- 3 * eccSquared * eccSquared / 64
- 5 * eccSquared * eccSquared * eccSquared / 256) * LatRad
- (3 * eccSquared / 8
+ 3 * eccSquared * eccSquared / 32
+ 45 * eccSquared * eccSquared * eccSquared / 1024) * Math.sin(2 * LatRad)
+ (15 * eccSquared * eccSquared / 256 + 45 * eccSquared * eccSquared * eccSquared / 1024) * Math.sin(4 * LatRad)
- (35 * eccSquared * eccSquared * eccSquared / 3072) * Math.sin(6 * LatRad));
double UTMEasting = (k0 * N * (A + (1 - T + C) * A * A * A / 6
+ (5 - 18 * T + T * T + 72 * C - 58 * eccPrimeSquared) * A * A * A * A * A / 120)
+ 500000.0);
double UTMNorthing = (k0 * (M + N * Math.tan(LatRad) * (A * A / 2 + (5 - T + 9 * C + 4 * C * C) * A * A * A * A / 24
+ (61
- 58 * T
+ T * T
+ 600 * C
- 330 * eccPrimeSquared) * A * A * A * A * A * A / 720)));
if (Lat > 84 || Lat < -80) {
return (c.getString(R.string.utm_outside_latitude_range));
} else {
if (Lat < 0)
UTMNorthing = UTMNorthing + 10000000.0;
return (String.format("%d / %s / %,d / %,d", ZoneNumber, ((Lat > 0) ? "N" : "S"), Math.round(UTMEasting), Math.round(UTMNorthing)));
}
}
Example 16
| Source File: SystemFunctions.java From incubator-retired-mrql with Apache License 2.0 | votes |
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public static MR_double tan ( MR_double x ) { return new MR_double(Math.tan(x.get())); }
