数学的モデルとして、疲れなくなりました！
次のようにメインプログラムは次のとおりです。
global XA YA ZA XB YB ZB XC YC ZC %定义全局变量
A=100*(rand(15,9)*2-1);% 设定15组能够确定坐标原点的三个点，每一行代表一个组，每组各元素含义如下：
% XA YA ZA XB YB ZB XC YC ZC
P=zeros(15,3);% 预设内存给被测基准块原点在测量系中的坐标
for i=1:length(A)
XA=A(i,1); YA=A(i,2);ZA=A(i,3);XB=A(i,4);YB=A(i,5);ZB=A(i,6);XC=A(i,7);YC=A(i,8);ZC=A(i,9);%方程组参数赋值
fun=@myfun_2;
x0=[0;0;192];% 设定初值
opt=optimset('Display','off');%不显示输出
x=fsolve(fun,x0,opt); %调用函数
P(i,1)=x(1);%原点X向坐标赋值
P(i,2)=x(2);%原点Y向坐标赋值
P(i,3)=x(3);%原点Z向坐标赋值
endサブルーチンは以下のように：
function f=myfun_2(x)
global XA YA ZA XB YB ZB XC YC ZC %定义全局变量
f1=(norm([XA-x(1);YA-x(2);ZA-x(3)]))^2+(norm([XB-x(1);YB-x(2);ZB-x(3)]))^2-(norm([XA-XB;YA-YB;ZA-ZB]))^2;
%勾股定理，原点与其中两点构成直角三角形
f2=(norm([XB-x(1);YB-x(2);ZB-x(3)]))^2+(norm([XC-x(1);YC-x(2);ZC-x(3)]))^2-(norm([XB-XC;YB-YC;ZB-ZC]))^2;
%勾股定理，原点与其中两点构成直角三角形
f3=norm([XA-x(1);YA-x(2);ZA-x(3)])+norm([XC-x(1);YC-x(2);ZC-x(3)])-norm([XA-XC;YA-YC;ZA-ZC]);
%三点一线时，中间一点与两端点距离和等于两端点之间距离
f=[f1;f2;f3];
end結果は以下の通りであります：
P =
54.5300 -31.1383 11.6357
-31.7055 46.5079 -48.9986
-2.1757 -74.7235 97.1213
-29.0877 -41.2299 -44.4098
-66.0507 -30.5754 23.5628
-5.5375 -13.3490 -92.2326
-76.5056 1.6898 38.0064
-81.3499 -47.0950 51.0419
17.2971 -49.4453 -38.6870
17.4006 -58.4037 -63.9911
-38.8896 53.2870 94.6090
2.2439 -3.2118 9.4896
-4.3917 29.4629 -82.0220
78.9970 -3.6448 19.9034
-23.0974 53.4943 -44.2488
この方法は、より直感的で理解しやすいです！
