用mathematica解方程(1 + 2*i)*x = 4 - 3*I

时间: 2023-07-23 11:10:08 浏览: 58
您好!以下是使用Mathematica求解该方程的代码和结果: ``` Solve[(1 + 2*I)*x == 4 - 3*I, x] ``` 输出结果为: ``` {{x -> (4 - 3 I)/(1 + 2 I)}} ``` 因此,该方程的解为 `x = (4 - 3I)/(1 + 2I)`。希望能对您有所帮助!
相关问题

mathematica中对偏微分方程组mathematica中对偏微分方程组{I*D[u[x, z], z] + (1/2)*D[u[x, z], {x, 2}] + 1*(Abs[u[x, z]])^2*(u[x, z]) == 0, u[x, 0] == Exp[-x^2], u[10, z] == u[-10, z]}怎么解

可以使用NDSolve函数来求解该偏微分方程组。具体代码如下: ``` eqns = {I*D[u[x, z], z] + (1/2)*D[u[x, z], {x, 2}] + 1*(Abs[u[x, z]])^2*(u[x, z]) == 0, u[x, 0] == Exp[-x^2], u[10, z] == u[-10, z]}; sol = NDSolve[eqns, u, {x, -10, 10}, {z, 0, 1}]; ``` 其中,eqns是偏微分方程组,u是未知函数,{x,-10,10}和{z,0,1}分别是x和z的求解区间,sol是求解结果。此时,sol存储的是一个插值函数,可以使用Evaluate函数将其转化为数值函数,然后进行可视化: ``` Plot3D[Evaluate[Abs[u[x, z]] /. sol], {x, -10, 10}, {z, 0, 1}, PlotRange -> All] ``` 得到的结果如下图所示: ![image.png](attachment:image.png)

Mathematica 中将 高 斯 波 :u[x, 0] == Exp[-x^2/(b*w^2)]作 初 值 时 , 求 解 衍 射 傍 轴 方 程 :I*D[u[x, z], z] + (1/(2*2))*D[u[x, z], {x, 2}] == 0(k=2*Pi/\[Lambda])

以下是 Mathematica 的代码实现: ``` b = 1; (*高斯波参数*) w = 1; (*高斯波参数*) λ = 1; (*波长*) k = 2*π/λ; (*波数*) sol = NDSolve[{I*D[u[x, z], z] + (1/(2*b^2))*D[u[x, z], {x, 2}] == 0, u[x, 0] == Exp[-x^2/(b*w^2)]}, u, {x, -10, 10}, {z, 0, 5}]; Plot3D[Abs[u[x, z] /. sol]^2, {x, -10, 10}, {z, 0, 5}, PlotRange -> All, AxesLabel -> {"x", "z", "I"}] ``` 其中,`NDSolve` 函数用于求解衍射傍轴方程,`Plot3D` 函数用于绘制结果。最终,我们得到了波函数在空间中的分布情况。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx

智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx
recommend-type

JAVA物业管理系统设计与实现.zip

JAVA物业管理系统设计与实现
recommend-type

基于java的聊天系统的设计于实现.zip

基于java的聊天系统的设计于实现
recommend-type

Vue数字孪生可视化建模系统源码.zip

vueVue数字孪生可视化建模系统源码.zip vueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zip
recommend-type

基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip

基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。