生成用于围绕3D中的任意线旋转的旋转平移矩阵。 该线无需通过原点。 或者，也可以将此转换应用于 3D 坐标列表。 语法 1： M=AxelRot(deg,u,x0) 在： u, x0：3D 向量以参数形式指定线 x(t)=x0+t*u x0 的默认值为 [0,0,0] 对应于纯旋转（无移位）。 如果 x0=[] 作为输入传递，这也等效于传递 x0=[0,0,0]。 deg：绕线的逆时针旋转角度（以度为单位）。 逆时针定义使用关于线方向向量 u 的右手定则。 出去： M：一个 4x4 的仿射变换矩阵，表示旋转翻译。 即，M将具有以下形式M=[R,t;0 0 0 1] 其中 R 是 3x3 旋转，t 是 3x1 平移向量。 语法 2： [R,t]=AxelRot(deg,u,x0) 与语法 1 相同，只是 R 和 t 作为单独的参数返回。 语法 3： 此语法需要指定 4 个输入参数， [XYZ

绕点旋转公式，用于机械手的旋转计算。可以配合机器视觉

使用旋转计算两个分子的均方根偏差（RMSD） 使用.xyz或.pdb格式的两个笛卡尔坐标之间的旋转，使用Kabsch算法（1976）或四元数算法（1991）计算均方根偏差（RMSD），从而得到最小的RMSD。 有关更多信息，请阅读和。 动机 您拥有分子A和B，并想要计算两者之间的结构差异。 如果仅直接计算 ，则可能会产生太大的值，如下所示。 您需要首先使这两个分子重新居中，然后将它们彼此旋转以获得真正的最小RMSD。 这就是该脚本的作用。 没有变化 重新居中 旋转的 RMSD 2.50 RMSD 1.07 RMSD 0.25 引文 实施方式： 使用旋转计算两个分子的均方根偏差（RMSD），GitHub， ， Kabsch算法： Kabsch W.，1976年，“最佳旋转与两个向量相关联的解决方案”，《晶体学报》，A32：922-