简化以下python代码：#小型搅拌机反应参数 g=9.81 Np=6.0 M=2 d1=0.36 N1=2.8 Fg1=0.00416 D1=1.22 idempotent=-0.25 idempotent1=-0.20 pai=3.14 VL1=(pai/4)*(D1**3) PL=997.08 Np=6.0 idempotent2=0.4255 idempotent3=2.0638 VL2=float(input("请输入VL2的值：")) m=VL2/VL1 Fg2=Fg1*((m**(2/3))) N2=N1*(m**idempotent2)*((1/(m**(1/3)))**idempotent3) d2=(m**(1/3))*d1 def Ps1(): return (0.4+0.6*M)*Np*(N1**3)*(d1**5)*PL Psg1=(0.0725*((Fg1/(N1*VL1))**idempotent)*((((N1**2)*(d1**3))/(g*(VL1**(2/3))))**idempotent1))*Ps1() Psg2=m*Psg1 def Ps2(): return Psg2/(0.0725*((Fg2/(N2*VL2))**idempotent)*((((N2**2)*(d2**3))/(g*(VL2**(2/3))))**idempotent1)) print("N2的值为",N2) print("Fg2的值为",Fg2) print("Ps2的值为",Ps2())

时间: 2023-02-06 16:36:59 浏览: 126
TXT

求简易的代码

这是 Python 代码，它的作用是在列表 `lst` 中找出所有以字符串 'a' 开头的字符串，并把它们放在一个新的列表中返回。 要简化这段代码，可以使用列表推导式，将三行代码合并成一行。代码简化后如下： ``` result = [s for s in lst if s.startswith('a')] ``` 这样，就可以使用一行代码实现原来三行代码的功能。
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简化以下python代码：#小型搅拌机反应参数 g=9.81 Np=6.0 M=2 d1=0.36 N1=2.8 Fg1=0.00416 D1=1.22 idempotent=-0.25 idempotent1=-0.20 pai=3.14 VL1=(pai/4)(D13) PL=997.08 Np=6.0 idempotent2=0.4255 idempotent3=2.0638 VL2=float(input("请输入VL2的值：")) m=VL2/VL1 Fg2=Fg1((m(2/3))) N2=N1*(midempotent2)((1/(m(1/3)))idempotent3) d2=(m(1/3))d1 def Ps1(): return (0.4+0.6M)Np(N13)(d15)PL Psg1=(0.0725((Fg1/(N1VL1))idempotent)((((N12)(d13))/(g(VL1(2/3))))idempotent1))Ps1() Psg2=mPsg1 def Ps2(): return Psg2/(0.0725((Fg2/(N2VL2))*idempotent)((((N22)(d23))/(g(VL2(2/3))))**idempotent1)) print("N2的值为",N2) print("Fg2的值为",Fg2) print("Ps2的值为",Ps2())

这是简化后的 python 代码: python def func(a, b): return a + b 该代码定义了一个函数 func，它接受两个参数 a 和 b，并返回它们的和。

REAL, PARAMETER :: rho1 = 1.0, rho2 = 2.0, g = 9.81, A = 0.1, gama =5./3

这是一个 Fortran 语言的代码段，定义了一些常量和参数： - rho1 和 rho2 分别定义了两种不同的密度值，其值分别为 1.0 和 2.0。 - g 定义了重力加速度的值，为 9.81。 - A 定义了一个常数，值为 0.1。 - ...

jupyter计算s位移量。设v，t通过input输入，g=9.81m/（s^2）

你可以编写如下的Python代码片段来实现这个功能： python # 导入math模块用于浮点数运算 import math # 用户输入初始速度v和时间t v = float(input("请输入物体的初始速度 (单位 m/s): ")) t = float(input("请...

m=50,g=9.81,k=0.0362,h=300时 h + (m/2sqrt(kg)) * ln(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1+e^(-2sqrt(mgk)/m t))等于多少

通过上述计算，当 m = 50、g = 9.81、k = 0.0362、h = 300 时，表达式 h = (m/2sqrt(kg)) * ln(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t))/√(1 e^(-2sqrt(mgk)/m t)) 的值约为 0.591 * ln(1 e^(-0.0682 t))/√(1 e^(-0.0682 t))。

对于自由降落的伞兵，其阻力为线性函数，速度的解析表达式为： V(t)=gm*(1-e.^(-(c/m)/t))/c 其中，v(t)时速度m/s,t是时间（s)，g=9.81m/s.^2,m是质量（kg),c是线性阻力系数（kg/s）.使用数值积分算法计算跳伞员在自由落体最初的8秒内的下降的高度。给定m=80kg,c=10kg/s。

好的，根据您的要求，我可以进行计算并给出结果，以下是我的解决方案： 首先，我们可以根据速度的解析表达式计算出时间t=8秒时的速度v(8)： m = 80; % 质量，单位kg c = 10; % 线性阻力系数，单位kg/s g = ...

已知a1=1.21 a2 =-3.56 a3=9.81为四舍五入得到，求a1+a2×a3的相对误差界

对于a2×a3来说，它的真实值在-3.56×9.81的附近，相对误差界为|-3.56×9.81-x|/|x||x|。 所以a1 a2×a3的相对误差界是0.5/|1.21|和0.5/|x|，其中x为-3.56×9.81的真实值。 需要进一步的信息才能计算出具体的相对...

\begin{gathered} k_{12}=-2.8881,k_{13}=2.888 \ k_{22}=0.4689,k_{23}=0.3099 \ k_{17}=-0.6953,k_{27}=0.1953 \end{gathered}已知g=9.81，m1,m2,m3,l1,l2均大于0，求m1,m2,m3,l1,l2怎么用matlab表达

0.1953 = \dfrac{2m_2(m_1+2(m_2+m_3))l_1^2l_2-\dfrac{4}{3}m_2(m_1+3(m_2+m_3))l_1^2l_2}{4m_2^2l_1^2l_2^2-\dfrac{16}{9}m_2(m_1+3(m_2+m_3))l_1^2l_2^2} \end{cases} 将方程组中的常数和已知量代入Matlab中，...

%以摆杆3作为实验对象 g=9.81; l=0.089; x1=3*g/(4*l); x2=3/(4*l); M=0.049; A=[0 1 0 0;0 0 0 0;0 0 0 1;0 0 x1 0]; B=[0;1;0;x2]; C=[1 0 0 0;0 0 1 0]; D=[0;0]; %选取位置权重为300，摆杆角度权重为300 %输出对应的权重矩阵Q Q=[300 0 0 0;0 0 0 0;0 0 300 0;0 0 0 0]; %正定矩阵R=1 R=1; %求解线性最优反馈增益矩阵 K=lqr(A,B,Q,R); Ac=[(A-B*K)];Bc=[B];Cc=[C];Dc=[D]; T=0:0.005:5; U=0.2*ones(size(T)); [Y,X]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T); plot(T,X(:,1),'-');hold on; plot(T,X(:,2),'-');hold on; plot(T,X(:,3),'-');hold on; plot(T,X(:,4),'-');hold on; legend('CartPos','CartVel','RodAng','RodVel');

其中，摆杆3的一些参数被定义为常量，包括重力加速度g、摆杆长度l、摆杆3的质量M等。系统的状态空间模型被定义为矩阵A、B、C、D，并且使用LQR（线性二次调节器）方法求解线性最优反馈增益矩阵K。最后，使用lsim()...

满载重量： G=18433N 前轴荷载 = 8925N 后轴荷载 =10138N 驱动桥传动比 前驱=4.11 后驱 =4.55 满载质心高度 =0.52m 静态滚动半径 =0.296m 动态滚动半径 =0.301m 轴距 =2.576m 发动机最大功率 =70KW/3800rpm 发动机最大扭矩 =173N.m/2200rpm 分动箱速比 最大=2.522 最小 =1.095 路面附着系数 =0.85 振动系数 =1.2 承载系数 =1.33 基于以上数据写一个matlab算法 计算公式如下： 起动转矩m_a=k_a ε/m m_e i_a 附着转矩m_H=k_s μ G/i_H R_stat 前驱附着转矩m_FH=k_s μ G_F/2 l/(l+μh) R_stat 后驱附着转矩m_RH=k_s μ G_R/2 l/(l-μh) R_stat

m_RH = ks * mu * Fz2 / 2 / (L - mu * h) * R_stat; % 后轮附着转矩 % 计算车辆状态 v_max = sqrt(P / (k * Fz_long)); % 最大车速 a_max = mu * 9.81; % 最大加速度 a_long = (m_H - m_a) / Fz_long - a_max * Fz...

Define a class that meets the following specifications. Class name: WaterBody Class constructor parameter: 1. int/float Assign this number to the instance attribute volume The class has class attributes RHO = 997 and G = 9.81. Define a class method for the WaterBody class that meets the following specifications. Method name : get_hydrostatic_pressure Method parameter: 1. float Method type: Class method Return value: 1. float Using the input float, the depth. calculate and return the hydrostatic pressure. Hydrostatic pressure a given depth = RHO*G*depth If the depth is less than 0, the static method should raise an InvalidDepthError. Define a instance method for the WaterBody class that meets the following specifications. Method name: get_water_mass Method type: Instance method Return value: 1. Float This method should return the mass of the waterbody given that mass = RHO* volume

G = 9.81 def __init__(self, volume): self.volume = volume @classmethod def get_hydrostatic_pressure(cls, depth): if depth < 0: raise InvalidDepthError("Depth must be greater than or equal ...

用 matlab 做一个水平范围为500m×500m的正方形湖泊，湖泊的水深为10m，湖水的密度均匀。考虑在湖泊的中心处有一点源初始扰动，即初始时刻湖泊中心处有一1m的水面高程（初始时刻中心处水位为1m），这种由点源扰动产生的波称为圆形波。应用数值模拟方法，对该湖泊中的浅水波传播进行模拟。u为水平向速度分量，v为垂直向速度分量，η为水位变化项，ρ为海水密度，h为瞬时水深，g为重力加速度，ρ=1028 kg/m^3 为海水密度；h为瞬时水深；g=9.81 m/s^2 为重力加速度， 由于该水域为浅水，故采用的物理方程为水平二维浅水方程，。其中，空间步长10m，时间步长0.1s，绘制波纹传播的连续3D图像，的程序

以下是一个使用MATLAB进行浅水波传播模拟并绘制连续3D图像的示例程序： matlab % 湖泊参数 L = 500; % 湖泊的水平范围，单位：m H = 10; % 湖泊的水深，单位：m dx = 10; % 空间步长，单位：m % 时间参数 dt = ...

\begin{aligned} &k_{12} ={\frac{3g(-2m_{1}-4(m_{2}+m_{3}))}{-2\left(4m_{1}+3(m_{2}+4m_{3})\right)l_{1}}},k_{13}={\frac{-9g m_{3}}{-2\left(4m_{1}+3\left(m_{2}+4m_{3}\right)\right)l_{1}}}. \ &k_{17} =\frac{3\left(-2m_1-m_1-4m_3\right)}{-2\left(4m_1+3\left(2m_2+4m_3\right)\right)l_1}, \ &k_{22} =\frac{\left(2g m_{2}(m_{1}+2(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}\right)}{4m_{2}^{2}l_{1}^{2}l_{2}^{2}-\frac{16}{9}m_{2}(m_{1}+3(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}^{2}}. \ &k_{23} =\frac{-\left(4g m_{2}(m_{1}+3(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}\right)}{4m_{2}^{2}l_{1}^{2}l_{2}^{2}-\frac{16}{9}m_{2}(m_{1}+3(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}^{2}}, \ &k_{27} ={\frac{2m_{2}(m_{1}+2(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}-{\frac{4}{3}}m_{2}(m_{1}+3(m_{2}+m_{3})l_{1}^{2}l_{2}}{4m_{2}^{2}l_{1}^{2}l_{2}^{2}-{\frac{16}{9}}m_{2}(m_{1}+3(m_{2}+m_{3}))l_{1}^{2}l_{2}^{2}}} \end{aligned}已知g=9.81,m1=0.5,m2=0.5,m3=0.25，l1=1,l2=1

这是一组关于物理学中的力学问题的计算结果。其中，$k_{12}$和$k_{13}$是两个物体之间的弹簧弹性系数，$k_{17}$，$k_{22}$，$k_{23}$...已知重力加速度$g=9.81$，$m_1=0.5$，$m_2=0.5$，$m_3=0.25$，$l_1=1$，$l_2=1$。

degree = 13 # 拟合曲线次数 coefficients = np.polyfit(x, y, degree) # 构造拟合曲线上的点 x_fit = np.linspace(0, 20, 200) y_fit = np.polyval(coefficients, x_fit) result = "" for i in range(len(coefficients)): if coefficients[i] < 0: result += " - " elif coefficients[i] == 0: continue elif coefficients[i] > 0: result += " + " result += str(abs(coefficients[i])) if i == degree: break result += "x^" result += str(degree - i) print(result)将这串代码用Java改写

这段伪代码使用了Java语言中的数组、for循环、Math库中的数学函数等，模拟了Python代码中的拟合曲线的计算和表达式输出方式。由于Java语言和Python语言的语法和功能特性存在一些差异，因此伪代码中的实现方式可能...

给我一个下列函数的Python绘图代码：滑翔伞的最小平展面积可以通过以下公式计算： S_min = (m * g) / (0.5 * rho * v_stall^2 * Cl_max) 其中，m表示滑翔伞的质量，g表示重力加速度，rho表示空气密度，v_stall表示滑翔伞的失速速度，Cl_max表示滑翔伞的最大升力系数。

以下是一个简单的绘图代码，用来绘制滑翔伞最小平展面积与失速速度之间的关系曲线： python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义常数 m = 80 # kg g = 9.81 # m/s^2 rho = 1.225 # kg/m...
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。