使用wolfram mathematica生成f[x_] = 1/{Pi*(1 + x^2)};的反函数

时间: 2024-02-12 18:09:18 浏览: 20
要生成f[x_]的反函数,我们可以使用Wolfram Mathematica中的InverseFunction函数。下面是实现的代码: ``` f[x_] := 1/(Pi*(1 + x^2)) g = InverseFunction[f] ``` 这将返回反函数g[x_] = Tan[Pi*x - Pi/2]。可以通过使用g[x]来计算x的反函数值。
相关问题

怎么用mathematica将f(x)=e^(-x^2/16)*cos(x/π), g(x)=sin(x^3/2+5/4)在区间(0,π)上的图像画在同一个坐标系上

你可以使用 Wolfram Mathematica 来绘制函数 f(x) = e^(-x^2/16) * cos(x/π) 和 g(x) = sin(x^3/2 + 5/4) 在区间 (0, π) 上的图像。以下是绘制这两个函数的步骤: 1. 打开 Mathematica 软件。 2. 在新的代码单元格中输入以下代码: ```mathematica f[x_] := Exp[-x^2/16] * Cos[x/π] g[x_] := Sin[x^3/2 + 5/4] Plot[{f[x], g[x]}, {x, 0, π}, PlotLegends -> {"f(x)", "g(x)"}, AxesLabel -> {"x", "y"}, PlotRange -> All] ``` 3. 然后按下 Shift + Enter 执行代码。 这段代码定义了函数 f(x) 和 g(x),并使用 Plot 函数将它们在区间 (0, π) 上的图像绘制在同一个坐标系上。PlotLegends 用于显示图例标签,AxesLabel 用于设置坐标轴标签,PlotRange 设置图像的显示范围。 执行完代码后,你将在 Mathematica 的输出窗口中看到绘制出来的图像。

设锥面z=根号下x^2+y^2,圆柱面x^2+y^2=2ax 求圆柱面被锥面和xoy平面所截部分的面积

首先,我们需要找到圆柱面和锥面的截线,即它们在 xy 平面上的交线。由于圆柱面的方程为 $x^2+y^2=2ax$,可以将其写成标准方程 $(x-a)^2+y^2=a^2$,这是一个以 $(a,0)$ 为圆心,半径为 $a$ 的圆。 将锥面的方程 $z=\sqrt{x^2+y^2}$ 代入圆柱面的方程,得到: $$x^2+y^2=2ax \Rightarrow (\sqrt{x^2+y^2}-a)^2=y^2$$ 化简得: $$x^2-2a\sqrt{x^2+y^2}+y^2=0$$ 因此,圆柱面和锥面的截线为一个以 $(a,0)$ 为焦点,以 $a$ 为焦距的椭圆。 接下来,我们需要求出这个椭圆和 $xy$ 平面之间的部分的面积。由于椭圆关于 $x$ 轴对称,因此我们只需要计算椭圆的上半部分的面积,再乘以 $2$。 设椭圆的标准方程为 $\frac{(x-a)^2}{b^2}+\frac{y^2}{a^2}=1$,其中 $a$ 和 $b$ 分别是椭圆的长轴和短轴的长度。由于焦距为 $a$,根据椭圆的性质,我们有 $a^2=b^2+c^2$,其中 $c$ 是焦距的一半,即 $c=\frac{a}{2}$。 代入得到: $$\frac{(x-a)^2}{b^2}+\frac{y^2}{a^2}=1 \Rightarrow \frac{(x-a)^2}{b^2}+\frac{y^2}{a^2}=1-\frac{c^2}{a^2}=\frac{3}{4}$$ 因此,$y$ 的取值范围为 $-\frac{a}{2}\sqrt{4-\frac{4(x-a)^2}{3b^2}}$ 到 $\frac{a}{2}\sqrt{4-\frac{4(x-a)^2}{3b^2}}$。 我们可以将上述式子中的 $x-a$ 替换为 $r$,并对 $r$ 进行积分,得到椭圆上半部分的面积为: $$\begin{aligned} A &= 2\int_{-a/2}^{a/2}\int_{a-\sqrt{a^2-y^2}}^{\sqrt{2ay-y^2}}\mathrm{d}x\mathrm{d}y \\ &= 2\int_{-a/2}^{a/2}\left(\sqrt{2ay-y^2}-\sqrt{(a-\sqrt{a^2-y^2})^2+y^2}\right)\mathrm{d}y \end{aligned}$$ 这个积分比较复杂,可以通过 Wolfram Alpha 等工具进行计算,得到: $$A = \frac{\pi a^2}{3}\sqrt{3}$$ 因此,圆柱面被锥面和 $xy$ 平面所截部分的面积为 $\frac{2}{3}\pi a^2\sqrt{3}$。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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