# wykresy.py
# Porownanie trajektorii oraz analiza bledu metody Eulera

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from Analityka import analitycznePolozenie
from Euler import metodaEulera

# Funkcja rysujaca wykres porownawczy trajektorii
def rysujTrajektorie(v0, theta, h0, dt):
    g = 9.81
    theta_rad = np.radians(theta)

    # Czas lotu z rozwiazania analitycznego
    t_flight = (v0 * np.sin(theta_rad) + np.sqrt((v0 * np.sin(theta_rad))**2 + 2 * g * h0)) / g
    t_vals = np.linspace(0, t_flight, 1000)

    # Obliczenie trajektorii analitycznej i numerycznej
    x_anal, y_anal = analitycznePolozenie(v0, theta, h0, t_vals)
    traj_num = metodaEulera(v0, theta, h0, dt)

    # Rysowanie wykresu
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(x_anal, y_anal, label="Analityczna", color='blue')
    plt.plot(traj_num[:, 0], traj_num[:, 1], label=f"Euler (dt={dt})", color='red', linestyle='--')
    plt.xlabel("x [m]")
    plt.ylabel("y [m]")
    plt.title("Porownanie trajektorii rzutu ukosnego")
    plt.legend()
    plt.grid()
    plt.show()

# Funkcja analizujaca blad koncowego zasiegu w zaleznosci od kroku czasowego
def analizaBledu(v0, theta, h0, dt_values):
    g = 9.81
    theta_rad = np.radians(theta)

    # Obliczenie analitycznego zasiegu
    t_flight = (v0 * np.sin(theta_rad) + np.sqrt((v0 * np.sin(theta_rad))**2 + 2 * g * h0)) / g
    t_vals = np.linspace(0, t_flight, 1000)
    x_anal, _ = analitycznePolozenie(v0, theta, h0, t_vals)
    x_end_anal = x_anal[-1]

    errors = []
    for dt in dt_values:
        traj_num = metodaEulera(v0, theta, h0, dt)
        x_end_num = traj_num[-1, 0]
        error = abs(x_end_num - x_end_anal)
        errors.append(error)

    # Rysowanie wykresu bledu wzgledem kroku czasowego
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.plot(dt_values, errors, marker='o')
    plt.xlabel("Krok czasowy t [s]")
    plt.ylabel("Blad zasiegu [m]")
    plt.title("Zaleznosc bledu od kroku czasowego")
    plt.grid()
    plt.show()