Ez=EE*cos(k*x-w*t*1e-9+phi_E); Hy=HH*cos(k*x-w*t*1e-9+phi_H);

这是时域中的电磁波方程，其中Ez是电场强度，EE是电场振幅，Hy是磁场强度，HH是磁场振幅，k是波数，x是空间坐标，w是角频率，t是时间，phi_E和phi_H是相位常数。这两个方程描述了电磁波在空间中的传播。如果你想演示这两个方程，你需要提供更多的上下文和信息，例如空间和时间的范围，以及EE、HH、k、phi_E和phi_H的值。

相关问题

f1=-w^2*A*(M-mm)*cos(w*t+phi2)-f*cos(w*t)+M*g+k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-b*w*A*sin(w*t+phi2)-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)-F0-rho*g*S*d+A*rho*g*S*A*cos(w*t+phi2); f2=k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-m*g-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)+m*w^2*A*cos(w*t+phi1); f3=t-100; t>100; beta>0&beta<10000 P=2*beta*w^2*A^2*(sin((phi1-phi2)/2))^2;利用matlab编程求最大值

首先，我们需要将目标函数 f 进行整理，将表示为 w、t、A、phi1、phi2、mm、M、f、g、k、x0、beta、F0、rho、g 和 S 的函数。然后，使用 MATLAB 的优化工具箱中的函数 fmincon 来求解最大值问题。

下面是使用 MATLAB 的代码示例：

% 定义目标函数
f = @(x) -(-x(3)^2*x(1)*(x(7)-x(6))*cos(x(1)*x(2)+x(5))-x(4)*cos(x(1)*x(2))+x(7)*x(8)+x(10)*x(11)-2*x(3)*x(10)*sin(x(1)*x(2)+(x(4)+x(5))/2)*sin(x(5)-x(4))-x(12)*x(3)*x(1)*sin(x(1)*x(2)+x(5))-2*x(13)*x(1)*x(3)*cos(x(1)*x(2)+(x(4)+x(5))/2)*sin((x(5)-x(4))/2)-x(14)*x(7)*x(6)*x(15)+x(3)*x(14)*x(7)*x(3)*cos(x(1)*x(2)+x(5)));
% 定义约束条件
nonlcon = @(x) deal([], [x(2)-100; x(13)-10000; x(13)]);

% 定义初始点
x0 = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1];

% 定义变量的上下界
lb = [-Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf; -Inf];
ub = [Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf; Inf];

% 使用 fmincon 函数求解最大值问题
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter');
[x_opt, f_opt] = fmincon(f, x0, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options);

% 输出结果
fprintf('Optimal solution:\n');
fprintf('w = %.4f\n', x_opt(1));
fprintf('t = %.4f\n', x_opt(2));
fprintf('A = %.4f\n', x_opt(3));
fprintf('phi1 = %.4f\n', x_opt(4));
fprintf('phi2 = %.4f\n', x_opt(5));
fprintf('mm = %.4f\n', x_opt(6));
fprintf('M = %.4f\n', x_opt(7));
fprintf('f = %.4f\n', x_opt(8));
fprintf('g = %.4f\n', x_opt(9));
fprintf('k = %.4f\n', x_opt(10));
fprintf('x0 = %.4f\n', x_opt(11));
fprintf('beta = %.4f\n', x_opt(12));
fprintf('F0 = %.4f\n', x_opt(13));
fprintf('rho = %.4f\n', x_opt(14));
fprintf('S = %.4f\n', x_opt(15));
fprintf('Maximum value: %.4f\n', -f_opt);

请注意，上述代码中的目标函数 f 和约束条件 nonlcon 需要根据具体的问题进行修改。初始点 x0、变量的上下界 lb 和 ub 也需要根据实际情况进行设置。

希望这可以帮助到你！

对于下列三个微分方程，化为现代控制非线性微分方程形式，状态向量为phi，diff(phi,t)，x，diff(x,t)，theta，diff(theta，t)并写出matlab代码以及写出状态空间符号表达式对于写出的现代控制非线性微分方程形式对其雅可比进行线性化:I_M*diff(phi,t,2)==T_p+M*diff(((L+L_M)*sin(theta)-l*sin(phi)),t,2)*l*cos(phi)+M*diff((L+L_M)*cos(theta)+l*cos(phi)+M*g,t,2)*l*sin(phi);I_p*diff(theta,t,2)==(P*L+P-m_p*g-m_p*diff(L*cos(theta),t,2)*L_M)*sin(theta)-(N*L+N -m_p*diff(x+L*sin(theta),t,2)*L_M)*cos(theta)-T+T_p; ;diff(x,t,2)==(T-NR)/(I_w/R+m_wR)

化为现代控制非线性微分方程形式的结果如下：

phi_dot = diff(phi,t)
phi_ddot = (T_p+M*diff(((L+L_M)*sin(theta)-l*sin(phi)),t,2)*l*cos(phi)+M*diff((L+L_M)*cos(theta)+l*cos(phi)+M*g,t,2)*l*sin(phi))/I_M
theta_dot = diff(theta,t)
theta_ddot = ((P*L+P-m_p*g-m_p*diff(L*cos(theta),t,2)*L_M)*sin(theta)-(N*L+N-m_p*diff(x+L*sin(theta),t,2)*L_M)*cos(theta)-T+T_p)/I_p
x_dot = diff(x,t)
x_ddot = (T-NR)/(I_w/R+m_w*R)

其中，phi, theta, x 分别代表系统的三个状态量，T_p, T, M, L, L_M, l, g, m_p, P, N, I_M, I_p, I_w, NR, m_w, R 为常数参数。

matlab 代码如下：

syms phi(t) theta(t) x(t)
syms T_p T M L L_M l g m_p P N I_M I_p I_w NR m_w R

phi_dot = diff(phi,t)
phi_ddot = (T_p+M*diff(((L+L_M)*sin(theta)-l*sin(phi)),t,2)*l*cos(phi)+M*diff((L+L_M)*cos(theta)+l*cos(phi)+M*g,t,2)*l*sin(phi))/I_M
theta_dot = diff(theta,t)
theta_ddot = ((P*L+P-m_p*g-m_p*diff(L*cos(theta),t,2)*L_M)*sin(theta)-(N*L+N-m_p*diff(x+L*sin(theta),t,2)*L_M)*cos(theta)-T+T_p)/I_p
x_dot = diff(x,t)
x_ddot = (T-NR)/(I_w/R+m_w*R)

现代控制非线性微分方程形式的雅可比矩阵为：

syms phi theta x phi_dot theta_dot x_dot
J = jacobian([phi_dot, phi_ddot, theta_dot, theta_ddot, x_dot, x_ddot], [phi, phi_dot, theta, theta_dot, x, x_dot])

其中，J 代表雅可比矩阵。