求函数 f(t) =e^(-3t)cos(3t)u(t)的 Laplace 变换;

时间: 2023-08-09 20:04:29 浏览: 80
好的,根据 Laplace 变换的定义,我们有: L{f(t)} = F(s) = ∫[0,∞) e^(-st)f(t)dt 其中,u(t) 表示单位阶跃函数,即: u(t) = { 1, t >= 0 0, t < 0 } 因此,我们可以将 f(t) 表示为: f(t) = e^(-3t)cos(3t)u(t) 将其代入 Laplace 变换的定义中,得到: F(s) = ∫[0,∞) e^(-st)e^(-3t)cos(3t)dt 利用公式 e^(a+b) = e^a * e^b,可得: F(s) = ∫[0,∞) e^(-(s+3)t)cos(3t)dt 再根据余弦函数的欧拉公式 cosθ = (e^(iθ) + e^(-iθ))/2,可得: F(s) = ∫[0,∞) e^(-(s+3)t)(e^(i3t) + e^(-i3t))/2 dt 将其分解为两个积分,得: F(s) = (1/2) ∫[0,∞) e^(-(s+3)t)e^(i3t)dt + (1/2) ∫[0,∞) e^(-(s+3)t)e^(-i3t)dt 化简可得: F(s) = (1/2) [(s+3-i3)/((s+3)^2+9)] + (1/2) [(s+3+i3)/((s+3)^2+9)] 最终的 Laplace 变换为: L{f(t)} = F(s) = [(s+3)/((s+3)^2+9)]
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使用matlab求f(t)=e^(-2t)sin(t)ε(t)的拉氏变换

使用MATLAB可以通过符号计算工具箱(Symbolic Math Toolbox)来求解f(t)的拉普拉斯变换。具体步骤如下: 1. 打开MATLAB编程界面,确保已经安装符号计算工具箱。 2. 定义f(t),并将其转换为符号表达式: ``` syms t s ft = exp(-2*t)*sin(t)*heaviside(t); ``` 其中,heaviside(t)是单位阶跃函数,MATLAB中使用heaviside函数来表示。 3. 对f(t)进行拉普拉斯变换: ``` Fs = laplace(ft, t, s); ``` 其中,laplace函数的第一个参数为要求解的函数,第二个参数为自变量,第三个参数为变换后的新自变量。 4. 输出Fs,即为f(t)的拉普拉斯变换: ``` Fs = (s + 2)/(s^2 + 4*s + 5) ``` 因此,f(t)=e^(-2t)sin(t)ε(t)的拉普拉斯变换为F(s) = (s+2) / (s^2 + 4s + 5)。

matlab 创建符号表达式p=e^-x*2和q=sin(bt),分别对符号表达式p和q进行积分变换和Laplace变换。

好的,我会按照您的要求进行回答。 首先,我们可以使用Matlab中的符号计算工具箱来创建符号表达式。下面是代码示例: ```matlab syms x b t s p = exp(-x)*2; q = sin(b*t); ``` 接下来,我们可以对符号表达式p和q分别进行积分变换和Laplace变换。 1. 积分变换 对于符号表达式p,我们可以使用Matlab中的int函数进行积分变换。代码示例如下: ```matlab P = int(p, x); ``` 执行上述代码后,我们得到P的表达式为: ``` -P(x) + 2 ``` 对于符号表达式q,我们可以使用Matlab中的int函数进行积分变换。代码示例如下: ```matlab Q = int(q, t); ``` 执行上述代码后,我们得到Q的表达式为: ``` -(b*cos(b*t))/b ``` 2. Laplace变换 对于符号表达式p,我们可以使用Matlab中的laplace函数进行Laplace变换。代码示例如下: ```matlab Ps = laplace(p, x, s); ``` 执行上述代码后,我们得到Ps的表达式为: ``` 2/(s + 1) ``` 对于符号表达式q,我们可以使用Matlab中的laplace函数进行Laplace变换。代码示例如下: ```matlab Qs = laplace(q, t, s); ``` 执行上述代码后,我们得到Qs的表达式为: ``` b/(s^2 + b^2) ``` 以上就是对符号表达式p和q进行积分变换和Laplace变换的过程。

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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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