【unitrix】 4.5 库文件介绍（readme.md）

unitrix · 单位算阵

Unitrix: Normalized physical unit management and 2D geometry computing through constified matrices.
Delivers zero-cost abstractions with no_std support.
单位算阵：通过常量化矩阵实现物理量单位化与2D几何计算规范化。
提供零成本抽象，支持no_std环境。

Key Advantages / 核心优势

1. No dependencies - Pure Rust implementation without external dependencies
   无依赖库 - 纯Rust实现，不依赖任何外部库

2. Typenum-like constant calculation - Full compile-time dimensional analysis with constant evaluation capabilities
   类Typenum的常量计算 - 完整的编译期量纲分析与常量计算能力

3. Var structure bridge - Seamless integration between variable and constant calculations
   Var结构桥接 - 完美衔接变量与常量的混合计算

4. Complete operator overloading - Supports all arithmetic operations with dimensional correctness
   完整运算符重载 - 支持所有算术运算并保持量纲正确性

Core Architecture / 核心架构

1. Constant System / 常量系统

// 基础常量类型
pub struct B0<Other>(PhantomData<Other>);  // 二进制0节点
pub struct B1<Other>(PhantomData<Other>);  // 二进制1节点
pub struct Z0;                     // 0
pub struct P1;                     // +1
pub struct N1;                     // -1
pub struct FixedPoint<IntPart, FracPart>(PhantomData<(IntPart, FracPart)>);    //小数
pub struct Float<Significand, Exponent>(PhantomData<(Significand, Exponent)>)  //浮点数

2. Var Structure / 变量结构

/// 变量结构体，桥接常量与变量计算
#[derive(Debug, Clone, Copy)]
pub struct Var<T>(pub T);

// 支持的运算类型
impl<T: Primitive> Add for Var<T> {
    type Output = Self;
    fn add(self, b: Self) -> Self {
        Var(self.0 + b.0)
    }
}

// 与常量的混合运算
impl<T: Primitive, C: Integer> Add<C> for Var<T> {
    type Output = C::Output;
    fn add(self, c: C) -> Self::Output {
        c + self  // 调用常量的加法实现
    }
}

3. Dimension System / 量纲系统

/// 国际单位制7大量纲
pub struct Dimension<
    METER: Integer,     // 长度
    KILOGRAM: Integer,  // 质量
    SECOND: Integer,    // 时间
    AMPERE: Integer,    // 电流
    KELVIN: Integer,    // 温度
    MOLE: Integer,      // 物质的量
    CANDELA: Integer    // 发光强度
>(PhantomData<(METER, KILOGRAM, SECOND, AMPERE, KELVIN, MOLE, CANDELA)>);

// 量纲运算示例
impl<M1, M2, KG1, KG2> Mul<Dimension<M2, KG2>> for Dimension<M1, KG1> {
    type Output = Dimension<Sum<M1, M2>, Sum<KG1, KG2>>;
    fn mul(self, _: Dimension<M2, KG2>) -> Self::Output {
        Dimension::new()  // 量纲指数相加
    }
}

4. Unit System / 单位系统

/// SI基础单位结构
pub struct Si<
    Value,
    D:Dimensional,
    Pr:Prefixed,
>(
    pub Value,
    pub PhantomData<(D, Pr)>
);

/// 复合单位结构
pub struct Unit<S: Sied, R>(pub S,pub PhantomData<R>);

Features / 特性

Feature	功能描述
Compile-time dimensional safety	编译期量纲安全
⚡ Zero runtime overhead	零运行时开销
Integer & float support	支持整数和浮点数
Automatic unit conversion	自动单位转换
️ Runtime prefix handling	运行时词头处理
Typenum-like constant math	类Typenum的常量计算
Var-based mixed calculation	基于Var的混合计算
Full operator overloading	完整运算符重载

Development Progress Checklist / 开发进度清单

Core Features / 核心功能

⚠️ Constant calculation system / 常量计算系统
✅ Var structure bridge / 变量结构桥接
✅ Dimensional analysis / 量纲分析系统
✅ SI unit framework / SI单位框架
⚠️ Full operator overloading / 完整运算符重载

Test Coverage / 测试覆盖

⚠️ Constant ops tests (10% coverage) / 常量运算测试(10%覆盖率)
⚠️ Mixed calculation tests / 混合计算测试
⚠️ Dimensional validation / 量纲验证测试
⚠️ Unit conversion suite / 单位转换测试套件
⚠️ Edge case tests (in progress) / 边界条件测试(进行中)

Documentation / 文档

⚠️ Core architecture / 核心架构文档
⚠️ API reference / API参考文档
⚠️ Tutorial examples (10% complete) / 教程示例(10%完成)
❌ Advanced usage guide / 高级用法指南

Advanced Features / 高级特性

1. 常量计算系统

• 二进制编码的常量类型 (B0, B1)

• 基础常量值 (Z0, P1, N1)

• 支持所有算术运算的trait实现

2. Var结构桥接

• 同时支持变量与常量的运算

• 自动类型转换系统

• 完整的运算符重载 (+, -, *, /, +=, -=, *=, /=)

• 支持i8-i64和f32、f64基础类型

3. 量纲系统

• 7大基本量纲的编译期检查

• 量纲运算自动推导

• 支持幂运算 (pow()方法)

• 零开销抽象

Comparison / 对比

Feature/特性	unitrix	uom	nalgebra
Dim Safety/量纲安全	✅	✅	❌
Integer Support/整数支持	✅	⚠️	❌
Runtime Prefix/运行时词头	✅	❌	❌
No Deps/无依赖	✅	❌	❌
Const Math/常量计算	✅	⚠️	❌
Var Bridge/变量桥接	✅	❌	❌

Installation / 安装

[dependencies]
unitrix = "0.0.5"

Contributing / 贡献指南

We welcome issues and PRs! / 欢迎提交 Issue 和 PR！

Key needs: / 重点需求：

• More unit definitions / 更多单位定义

• Real-world physics test cases / 实际物理测试案例

• Better error messages / 更好的错误提示

• Constant calculation optimization / 常量计算优化

• WASM compatibility / WASM兼容性