A:x = input('请输入x:') y = input('请输入y:') fxy = x.^2+sin(x.y)+2y B:function f = fun(x,y) f = x.^2+sin(x.y)+2y End 相关求解理论、算法、程序

时间: 2023-11-22 08:05:09 浏览: 39
这是一个求解函数f(x,y)的问题,其中f(x,y)的表达式为x^2*sin(x*y)+2*y。要求输入x和y的值,然后根据这个表达式求出f(x,y)的值。 这个问题可以使用MATLAB或者Octave等数学软件来求解。 需要注意的是,MATLAB和Octave中的指数运算符是“^”,而不是“**”;sin函数的参数应该是弧度制,而不是角度制。 下面是MATLAB和Octave的示例代码: MATLAB代码: ```matlab x = input('请输入x:'); y = input('请输入y:'); fxy = x.^2 * sin(x*y) + 2*y; disp(['f(x,y) = ' num2str(fxy)]); ``` Octave代码: ```octave function f = fun(x,y) f = x.^2 * sin(x*y) + 2*y; endfunction x = input('请输入x:'); y = input('请输入y:'); fxy = fun(x,y); disp(['f(x,y) = ' num2str(fxy)]); ``` 其中,Octave中定义函数的方法是使用function关键字,然后在函数体内部计算出f(x,y)的值,并通过endfunction结束函数定义。在主程序中,调用函数fun(x,y)求出f(x,y)的值。
相关问题

求函数f(x,y)=x2+sinxy+2y,写一程序,输入自变量的值,输出函数值

您好,我可以回答这个问题。以下是一个可以计算函数f(x,y)=x2 sinxy 2y的Python程序: ```python import math def f(x, y): return x**2 * math.sin(x*y) * (2*y) x = float(input("请输入x的值:")) y = float(input("请输入y的值:")) result = f(x, y) print("函数f(x,y)的值为:", result) ``` 您可以输入自变量x和y的值,程序会输出函数f(x,y)的值。希望对您有帮助。

2.有一函数f(x,y)=x2+sinxy+2y,写一程序,输入自变量的值,输出函数值。

以下是Python程序: ```python import math def f(x, y): return x**2 * math.sin(x*y) * (2*y) x = float(input("请输入x的值:")) y = float(input("请输入y的值:")) result = f(x, y) print("f(x, y) = ", result) ``` 输入样例: 输入x的值:1.5 输入y的值:2 输出样例: f(x, y) = 5.272896548344082

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将d,theta改为变量,并画出d,theta的值对应的曲线上P值最大值的关系,并输出P最大时对应的d和theta值:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties # 定义常量值 L = 7.5 S = 5 d = input("请输入 d 的值:") theta = input("请输入 theta 的值:") beta = 3 V = 10 V1 = 300 T1 = 5 font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=12) # 确定alpha范围及变化步长 alpha_range = np.arange(30, 180, 1) # 计算对应的T0和T2值 T0_values = (float(d)*np.cos(np.radians(float(theta))) + (float(d)*np.sin(np.radians(float(theta))))/np.tan(np.radians(alpha_range)) - L*np.cos(np.radians(alpha_range))/2)/V T2_values = (float(d)*np.sin(np.radians(float(theta))))/(np.sin(np.radians(alpha_range))*V1) + T1 # 增加限制条件,筛选出满足条件T2 <= T0的alpha值 valid_index = np.where(T2_values <= T0_values)[0] alpha_range_valid = alpha_range[valid_index] P_values_valid = (L * np.sin(np.radians(alpha_range_valid))) / (S * np.sin(np.radians(float(theta))) + np.tan(np.radians(beta)) * (2*float(d)*np.cos(np.radians(float(theta))) + (2*float(d)*np.sin(np.radians(float(theta))))/np.tan(np.radians(alpha_range_valid)) - L*np.cos(np.radians(alpha_range_valid)))) # 绘制图像并标出右端点坐标值 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(alpha_range_valid, P_values_valid) ax.set_xlabel('α', fontproperties=font) ax.set_ylabel('P', fontproperties=font) ax.set_title('α和P的关系', fontproperties=font) # 标出右端点坐标值 right_x = alpha_range_valid[-1] right_y = P_values_valid[-1] ax.text(right_x, right_y, f'({right_x:.2f}, {right_y:.2f})', fontsize=10, ha='left', va='center', fontproperties=font) plt.show()

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