计算k*r^4-2*a*k*r^3+(k*a^2-m*v^2)*r^2+m*v^2*a^2=0中r的最大值和最小值(用k,a,m,v表示)

时间: 2023-11-14 11:48:51 浏览: 43
提问一、标题:我为什么总感到呼吸困难? 我最近总感到呼吸困难, 下午时分感到明显,更多的是感到疲乏无力,呼吸急促,深呼吸感觉可能有助于缓解,但是缓解了也只是短暂的,纵使休息一段时间也没有太大改善,我该怎么办? 回答一:根据描述,您对呼吸感到困难,从叙述中看,您有可能患上了慢性阻塞性肺疾病(COPD)。您需要去医院进行诊断,如果确诊的话,您需要尽快接受治疗,以避免进一步的损伤。病情可能进一步恶化,带来更多的痛苦。同时,我建议您远离空气污染,并戒烟或避免二手烟。积极锻炼身体,有关肺的康复训练,如呼吸肌肉锻炼,有氧运动等可以帮助您缓解症状。 回答二:您的症状很可能是由心脏问题引起的,例如心衰或是缺血性心脏病。诊断需要通过一些常规检查,如血液、心电图和心脏彩超等。您可能需要安排一次心血管系统的检查,以排除这些心脏问题。如果确诊,您需要遵守医生的处方,注意饮食和生活习惯。在日常生活中要注意避免剧烈的运动,避免情绪激动,保持心情平静。必要时,您可以进行心理调节,通过心理治疗来缓解您的病情。
相关问题

滑模控制器为: u_i=-h_1sign(σ)-h_2σ-a-bv-cv^2-(m_igsinθ+600/R+0.0013L_s)

好的,如果您的滑模控制器为: ``` u_i = -h_1*sign(sigma) - h_2*sigma - a - b*v - c*v^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls) ``` 其中 `i` 表示列车的编号,`sigma` 表示当前位置偏差,`v` 表示当前速度,`theta` 表示坡度,`m` 表示列车重量,`Ls` 表示列车长度,`R` 表示列车半径,`g` 表示重力加速度,`a`、`b`、`c`、`h_1`、`h_2` 表示待调参数。那么可以将代码修改为以下形式: ``` clc; clear all; % 系统参数 m = 50000; % 质量 k1 = 200000; % 弹簧刚度 k2 = 18000; % 减震器刚度 c1 = 1000; % 弹簧阻尼 c2 = 5000; % 减震器阻尼 R = 0.5; % 列车半径 Ls = 20; % 列车长度 g = 9.81; % 重力加速度 a = 100; % 待调参数 b = 10; % 待调参数 c = 0.1; % 待调参数 h1 = 100; % 待调参数 h2 = 10; % 待调参数 % 参考轨道 xr = 10*sin(0:0.1:10); % 期望位移 dxr = diff(xr)/0.1; % 期望速度 ddxr = diff(dxr)/0.1; % 期望加速度 % 初值 x1_0 = [0; 0]; % 列车1的初值 x2_0 = [-5; 0]; % 列车2的初值 x3_0 = [-10; 0]; % 列车3的初值 % 控制器 u1 = 0; % 控制量1 u2 = 0; % 控制量2 u3 = 0; % 控制量3 for i=1:length(xr)-1 % 列车1的控制 x1 = [x1_0(1); x1_0(2)]; e1 = x1(1) - xr(i); de1 = x1(2) - dxr(i); u1 = -h1*sign(e1) - h2*de1 - a - b*x1(2) - c*x1(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls); x1_0 = x1_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x1_0 + ts*[0; 1/m]*u1; % 列车2的控制 x2 = [x2_0(1); x2_0(2)]; e2 = x2(1) - xr(i); de2 = x2(2) - dxr(i); u2 = -h1*sign(e2) - h2*de2 - a - b*x2(2) - c*x2(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls); x2_0 = x2_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x2_0 + ts*[0; 1/m]*(u2 - u1); % 列车3的控制 x3 = [x3_0(1); x3_0(2)]; e3 = x3(1) - xr(i); de3 = x3(2) - dxr(i); u3 = -h1*sign(e3) - h2*de3 - a - b*x3(2) - c*x3(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls); x3_0 = x3_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x3_0 + ts*[0; 1/m]*(u3 - u2); end % 画出实际运动轨迹和期望轨迹的对比图 figure; plot(0:ts:TT-ts, x1(1,:), 'r', 0:ts:TT-ts, x2(1,:), 'g', 0:ts:TT-ts, x3(1,:), 'b', 0:ts:TT-ts, xr(1:end-1), 'k'); xlabel('时间'); ylabel('位移'); legend('列车1', '列车2', '列车3', '期望位移'); ``` 在这段代码中,我们根据您提供的滑模控制器公式,将控制器部分的代码进行修改。在控制器中,我们计算出当前位置偏差 `e` 和当前速度偏差 `de`,然后根据滑模控制器公式计算出控制量 `u`。在代码中,我们使用了待调参数 `a`、`b`、`c`、`h1`、`h2`,您可以根据具体场景进行调整。同时,在计算控制量时,我们还考虑了列车的重力、空气阻力和曲线半径等因素。最后,画出实际运动轨迹和期望轨迹之间的对比图。 请根据您的具体应用场景,对代码进行修改和调整,以满足您的要求。

编写程序,分别用二分法及Newton-Raphson迭代法求解RK方程,实现计算摩尔体积的功能。输入有临界压力Pc、临界温度Tc、温度T、及压力p。自行选择初始值。误差不超过0.01cm^3*mol^-1

二分法求解RK方程: ```python def moore_volume(Pc, Tc, T, P): a = 0.42748 * R ** 2 * Tc ** 2 / Pc b = 0.08664 * R * Tc / Pc m = 0.480 + 1.574 * omega - 0.176 * omega ** 2 k = 0.37464 + 1.54226 * omega - 0.26992 * omega ** 2 alpha = (1 + k * (1 - (T / Tc) ** 0.5)) ** 2 a_alpha = a * alpha b_P = b * P v_guess_low = R * T / P v_guess_high = 10 * b_P # 自行选择初始值 while True: v_guess = (v_guess_low + v_guess_high) / 2 f = P - R * T / (v_guess - b_P) + a_alpha / (v_guess ** 2 + 2 * v_guess * b_P - b_P ** 2) if abs(f) < 0.01: return v_guess elif f > 0: v_guess_low = v_guess else: v_guess_high = v_guess ``` Newton-Raphson迭代法求解RK方程: ```python def moore_volume(Pc, Tc, T, P): a = 0.42748 * R ** 2 * Tc ** 2 / Pc b = 0.08664 * R * Tc / Pc m = 0.480 + 1.574 * omega - 0.176 * omega ** 2 k = 0.37464 + 1.54226 * omega - 0.26992 * omega ** 2 alpha = (1 + k * (1 - (T / Tc) ** 0.5)) ** 2 a_alpha = a * alpha b_P = b * P v_guess = R * T / P # 自行选择初始值 while True: f = P - R * T / (v_guess - b_P) + a_alpha / (v_guess ** 2 + 2 * v_guess * b_P - b_P ** 2) df = R * T / (v_guess - b_P) ** 2 + 2 * a_alpha * (b_P - v_guess) / (v_guess ** 2 + 2 * v_guess * b_P - b_P ** 2) ** 2 v_guess -= f / df if abs(f) < 0.01: return v_guess ``` 其中,R为气体常数,omega为偏差因子,可以根据所求物质的性质查找相应值。

相关推荐

DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

最新推荐

recommend-type

实训十三 DHCP服务器安装与设置.doc

服务器
recommend-type

1 (8).pptx

商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板商务风ppt模板
recommend-type

VMP技术解析:Handle块优化与壳模板初始化

"这篇学习笔记主要探讨了VMP(Virtual Machine Protect,虚拟机保护)技术在Handle块优化和壳模板初始化方面的应用。作者参考了看雪论坛上的多个资源,包括关于VMP还原、汇编指令的OpCode快速入门以及X86指令编码内幕的相关文章,深入理解VMP的工作原理和技巧。" 在VMP技术中,Handle块是虚拟机执行的关键部分,它包含了用于执行被保护程序的指令序列。在本篇笔记中,作者详细介绍了Handle块的优化过程,包括如何删除不使用的代码段以及如何通过指令变形和等价替换来提高壳模板的安全性。例如,常见的指令优化可能将`jmp`指令替换为`push+retn`或者`lea+jmp`,或者将`lodsbyteptrds:[esi]`优化为`moval,[esi]+addesi,1`等,这些变换旨在混淆原始代码,增加反逆向工程的难度。 在壳模板初始化阶段,作者提到了1.10和1.21两个版本的区别,其中1.21版本增加了`Encodingofap-code`保护,增强了加密效果。在未加密时,代码可能呈现出特定的模式,而加密后,这些模式会被混淆,使分析更加困难。 笔记中还提到,VMP会使用一个名为`ESIResults`的数组来标记Handle块中的指令是否被使用,值为0表示未使用,1表示使用。这为删除不必要的代码提供了依据。此外,通过循环遍历特定的Handle块,并依据某种规律(如`v227&0xFFFFFF00==0xFACE0000`)进行匹配,可以找到需要处理的指令,如`push0xFACE0002`和`movedi,0xFACE0003`,然后将其替换为安全的重定位值或虚拟机上下文。 在结构体使用方面,笔记指出壳模板和用户代码都会通过`Vmp_AllDisassembly`函数进行解析,而且0x8和0x10字段通常都指向相同的结构体。作者还提到了根据`pNtHeader_OptionalHeader.Magic`筛选`ESI_Matching_Array`数组的步骤,这可能是为了进一步确定虚拟机上下文的设置。 这篇笔记深入解析了VMP技术在代码保护中的应用,涉及汇编指令的优化、Handle块的处理以及壳模板的初始化,对于理解反逆向工程技术以及软件保护策略有着重要的参考价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】音频处理基础:使用Librosa

![【进阶】音频处理基础:使用Librosa](https://picx.zhimg.com/80/v2-a39e5c9bff1d920097341591ca8a2dfe_1440w.webp?source=1def8aca) # 2.1 Librosa库的安装和导入 Librosa库是一个用于音频处理的Python库。要安装Librosa库,请在命令行中输入以下命令: ``` pip install librosa ``` 安装完成后,可以通过以下方式导入Librosa库: ```python import librosa ``` 导入Librosa库后,就可以使用其提供的各种函数
recommend-type

python中字典转换成json

在Python中,你可以使用`json`模块将字典转换为JSON格式的字符串。下面是一个简单的示例: ```python import json # 假设我们有一个字典 dict_data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } # 使用json.dumps()函数将字典转换为JSON json_string = json.dumps(dict_data) print(json_string) # 输出:{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
recommend-type

C++ Primer 第四版更新:现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程,旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新,以适应C++语言的发展趋势,特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术,而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括: 1. 内容重组:为了反映现代C++编程的最佳实践,书中对语言主题的顺序进行了调整,使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具:每章增设了“小结”和“术语”部分,帮助读者回顾和巩固关键概念。此外,重要术语以黑体突出,已熟悉的术语以楷体呈现,以便读者识别。 3. 特殊标注:用特定版式标注关键信息,提醒读者注意语言特性,避免常见错误,强调良好编程习惯,同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用:增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释:针对复杂概念和初学者常遇到的问题,进行深入解析。 6. 大量示例:提供丰富的代码示例,所有源代码都可以在线获取,便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色,即以实例教学,通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程,让读者在编写程序的过程中学习C++,同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者,也适合想要更新C++知识的老手,它全面覆盖了C++语言的各个方面,包括基础语法、类、模板、STL(Standard Template Library)等,同时引入了现代C++的特性,如智能指针、RAII(Resource Acquisition Is Initialization)、lambda表达式等,使读者能够跟上C++语言的发展步伐,提升编程技能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【基础】网络编程入门:使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门:使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统,允许它们交换数据和资源。它由节点(计算机、服务器、路由器等)和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网(LAN)、广域网(WAN)或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议,用于在网络上传输数据。它分为四层: * **链路层:**处理物理连接和数据传输。 * **网络层:
recommend-type

matlab画矢量分布图

在MATLAB中,绘制矢量分布图通常用于可视化二维或三维空间中的向量场,这有助于理解力场、风速、磁场等现象的分布情况。以下是使用MATLAB创建矢量分布图的基本步骤: 1. 准备数据:首先,你需要有一个表示向量场的矩阵,其中每个元素代表一个点的x、y坐标及其对应的矢量分量。 2. 使用`quiver`函数:MATLAB提供了一个内置函数`quiver(x, y, U, V)`,其中`x`和`y`是网格的行和列坐标,`U`和`V`是对应于每个网格点的x和y分量的向量值。 ```matlab [X, Y] = meshgrid(x, y); % 创建网格 quiver(X,