将一个点（pi*1/2，1）带入求sin（x）的曲率公式里然后把所求的曲率当作sin（x）曲线曲率并进行均分成N分然后寻找几个点使其曲率等于均分的曲率并且最后将点出现在sin（x）的图像上

clc;clear;
N = input('请输入要进行均分的分数: ');
t=input('请输入一个点横坐标x：');
x= -2*pi:0.01:2*pi;
y=sin(x);
y1 = diff(y);
y2 = diff(y1);
y2(length(y1)) = y2(end);
y3=subs(sin(x),x,t);y4=subs(cos(x),x,t);y5=subs(-sin(x),x,t);
k = abs(y5./(1 + y4.^2).^(3/2));
deltaS = k/N;
posX = zeros(N+1, 1);
posY = zeros(N+1, 1);
posX(1) = x(1);
posY(1) = y(1);
for i = 2:0.01
    if abs(y2(i)./(1+y1(i).^2).^(3/2))==deltasS
      posX(j) = x(i);
      posY(j) = y(i);
      j=j+1;
    end
posX(end)=x(end);
posY(end)=y(end);
end
figure;
fplot(@(x) sin(x),[-2*pi 2*pi]);
title('分割后的曲线图');
xlabel('X');
ylabel('Y');
hold on;
plot(posX,posY, 'r');
xlabel('X');
ylabel('Y');
hold off;

######然后运行之后报错
错误使用 sym/subs>normalize (line 231)
Entries in second argument must be scalar.

出错 sym/subs>mupadsubs (line 157)
[X2,Y2,symX,symY] = normalize(X,Y); %#ok

出错 sym/subs (line 145)
G = mupadsubs(F,X,Y);

出错 subs (line 68)
r_unique_name = subs(sym(f_unique_name),varargin{:});

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
根据参考资料以及问题的要求，我理解的问题是在sin(x)曲线上找到曲率等于给定曲率值的几个点，并将这些点绘制在sin(x)曲线上。
关于求解曲率的问题，常见的方法是使用导数。曲线的曲率可以通过求解曲线的导数再进行求导来获取。但是，在这个问题中，我们无法直接通过求导来得到曲线的曲率，因为sin(x)函数的导数是cos(x)，不包含相应的曲率信息。
因此，我们需要使用其他方法来计算曲线的曲率。一种可行的方法是使用数值计算的方法来逼近曲线的曲率。下面我将详细说明如何使用该方法：
1. 首先，我们需要定义一个函数来计算曲线的曲率。根据参考资料中提到的3阶贝塞尔曲线的特点，我们可以使用3个点来定义一个贝塞尔曲线，这里我们选用的3个点为(x, sin(x))、(x + h, sin(x + h))和(x + 2h, sin(x + 2h))。其中，x为π/2，h为曲线上相邻两个点的间距，可以自行定义。曲线的曲率可以通过计算这3个点确定的贝塞尔曲线的曲率来近似。
2. 接下来，我们需要定义一个函数来计算贝塞尔曲线的曲率。根据参考资料中提到的3阶贝塞尔曲线的曲率计算公式，我们可以计算出贝塞尔曲线的曲率。具体公式如下所示：
```
def curvature(x, h):
    A = sin(x)
    B = sin(x + h)
    C = sin(x + 2 * h)
    curvature = (2 * (B - A) + C - B) / (h ** 2)
    return curvature
```
1. 现在我们可以使用上述函数来计算曲线上每个点的曲率了。首先，我们可以定义一个目标曲率值，以及一个误差范围。然后，我们可以通过迭代计算曲线上每个点的曲率，直到找到与目标曲率值在误差范围内的点。一种简单的迭代方法是以固定的步长逐个点计算曲率，并与目标曲率值进行比较。具体步骤如下：
```
def find_points(curvature_target, error):
    x = math.pi / 2
    h = 0.01  # 步长
    points = []

    while x >= -math.pi / 2:
        cur_curvature = curvature(x, h)

        if abs(cur_curvature - curvature_target) < error:
            points.append((x, sin(x)))  # 将满足条件的点添加到列表中

        x -= h  # 更新x的值，向左移动一个步长

    return points
```
1. 最后，我们可以使用上述找到的点来绘制曲线上的点，以及原始的sin(x)曲线。绘制可以使用matplotlib库来完成。
完整的代码如下：
```
import math
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import sin

def curvature(x, h):
    A = sin(x)
    B = sin(x + h)
    C = sin(x + 2 * h)
    curvature = (2 * (B - A) + C - B) / (h ** 2)
    return curvature

def find_points(curvature_target, error):
    x = math.pi / 2
    h = 0.01  # 步长
    points = []

    while x >= -math.pi / 2:
        cur_curvature = curvature(x, h)

        if abs(cur_curvature - curvature_target) < error:
            points.append((x, sin(x)))  # 将满足条件的点添加到列表中

        x -= h  # 更新x的值，向左移动一个步长

    return points

# 运行示例，曲率目标值为1
points = find_points(1, 0.01)

# 绘制曲线上的点
x = [point[0] for point in points]
y = [point[1] for point in points]
plt.plot(x, y, 'ro', label='Points')

# 绘制原始的sin(x)曲线
x = [i * 0.01 for i in range(-314, 315)]
y = [sin(val) for val in x]
plt.plot(x, y, label='sin(x)')

plt.legend()
plt.show()
```
通过运行上述代码，我们可以得到满足曲率等于给定曲率值的点，并将其绘制在sin(x)曲线上。
请注意，上述代码中使用了数值计算的方法来近似计算曲线的曲率，并且使用了一个误差范围来判断是否满足给定的曲率值。因此，最终得到的结果可能并不是完全精确的解，但是可以提供一个近似的解。
希望这个解决方案能够帮助到您，如果您有任何进一步的问题或需要进一步的解释，请随时提问。