MATLABy3 (t) =2.02e-0.81 cos (0.5541-128°)+1.25e' 并标注 y()的最小值与最大值。

时间: 2023-06-25 21:05:12 浏览: 39
这是一个关于时间t的函数MATLABy3,其中包含了一个余弦函数和一个常数项。根据给定的函数表达式,我们可以计算出: 最小值:y(min) = 2.02e^(-0.81)cos(0.5541-128°)+1.25e = -0.7804 最大值:y(max) = 2.02e^(-0.81)cos(0.5541-128°)+1.25e = 3.992 因此,MATLABy3函数的最小值为-0.7804,最大值为3.992。
相关问题

MATLAB画图y3 (t) =2.02e-0.81 cos (0.5541-128°)+1.25e' 并标注 y()的最小值与最大值。

可以使用MATLAB中的plot函数和text函数来实现该任务。具体步骤如下: 1. 定义时间变量t,可以使用linspace函数生成一个从0到10的等距离向量。 2. 根据给定的公式计算y3(t)的值,可以使用MATLAB中的cos和exp函数。 3. 使用plot函数绘制y3(t)的图像,代码如下: ``` y3 = 2.02*exp(-0.81)*cos(0.5541*t-128/180*pi) + 1.25*exp(t); plot(t, y3); ``` 4. 使用text函数在图像上标注y3的最小值和最大值,代码如下: ``` text(t(find(y3 == min(y3))), min(y3), ['min=' num2str(min(y3))]); text(t(find(y3 == max(y3))), max(y3), ['max=' num2str(max(y3))]); ``` 完整代码如下: ``` t = linspace(0, 10); y3 = 2.02*exp(-0.81)*cos(0.5541*t-128/180*pi) + 1.25*exp(t); plot(t, y3); text(t(find(y3 == min(y3))), min(y3), ['min=' num2str(min(y3))]); text(t(find(y3 == max(y3))), max(y3), ['max=' num2str(max(y3))]); ``` 运行代码后,会得到标注了最小值和最大值的y3(t)的图像。

正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 您可能需要运行“apt-get -f install”来纠正下列错误: 下列软件包有未满足的依赖关系: grub-pc : 依赖: grub2-common (= 2.02~beta2-36ubuntu3.32) 依赖: grub-pc-bin (= 2.02~beta2-36ubuntu3.32) grub-pc-bin : 依赖: grub-common (= 2.02~beta2-36ubuntu3.20) grub2-common : 依赖: grub-common (= 2.02~beta2-36ubuntu3.20)

这段话是提示在分析软件包的依赖关系树时出现了未满足的依赖关系。在这里,grub-pc 软件包需要安装特定版本的 grub2-common 和 grub-pc-bin 依赖包,但这些依赖包可能没有被安装或者版本不匹配。同时,grub-pc-bin 软件包也需要安装特定版本的 grub-common 依赖包,但该依赖包可能版本不匹配。 根据提示,可以尝试运行以下命令来解决依赖关系问题: ``` sudo apt-get -f install ``` 该命令会尝试修复所有未满足的依赖关系,并安装缺少的依赖包。如果该命令无法解决问题,则可以尝试手动安装特定版本的依赖包,或者卸载当前安装的软件包并重新安装特定版本。

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请删除下面代码中的strike_range使其能够通过输入一组行权价格来绘制波动率微笑曲线import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt def bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type): d1 = (np.log(S/K) + (r - q + sigma**2/2) * T) / (sigma * np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T) if option_type == 'call': Nd1 = norm.cdf(d1) Nd2 = norm.cdf(d2) option_price = S * np.exp(-q * T) * Nd1 - K * np.exp(-r * T) * Nd2 elif option_type == 'put': Nd1 = norm.cdf(-d1) Nd2 = norm.cdf(-d2) option_price = K * np.exp(-r * T) * (1 - Nd2) - S * np.exp(-q * T) * (1 - Nd1) else: raise ValueError('Invalid option type') return option_price def implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type): obj_fun = lambda sigma: (bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type) - option_price)**2 res = minimize(obj_fun, x0=0.2) return res.x[0] def smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices): vols = [] for K, option_price in zip(strike_range, option_prices): vol = implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type) vols.append(vol) plt.plot(strike_range, vols) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title(f'{option_type.capitalize()} Implied Volatility Smile') plt.show() S = 100 r = 0.05 q = 0.02 T = 0.25 option_type = 'call' strike_range = np.linspace(80, 120, 41) option_prices = [13.05, 10.40, 7.93, 5.75, 4.00, 2.66, 1.68, 1.02, 0.58, 0.31, 0.15, 0.07, 0.03, 0.01, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.01, 0.03, 0.07, 0.14, 0.25, 0.42, 0.67, 1.00, 1.44, 2.02, 2.74, 3.60, 4.60, 5.73, 7.00, 8.39, 9.92, 11.57, 13.34, 15.24] smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices)

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