tan(2a)=1.3893,tan(a)等于多少
时间: 2023-06-17 07:05:41 浏览: 68
我们可以使用反正切函数来解决这个问题。具体来说,我们有:
tan(2a) = 1.3893
通过反正切函数,我们得到:
2a = atan(1.3893)
使用计算器或者其他工具,我们可以得到:
2a ≈ 0.963 radians
因此,我们有:
a = 0.963 / 2 ≈ 0.4815 radians
最终答案为:
tan(a) = tan(0.4815) ≈ 0.5193
相关问题
tan(2a)=0.9933,tan(a)等于多少
我们可以利用双角公式将 $\tan(2a)$ 转化为 $\tan(a)$ 的函数形式:
$$\tan(2a) = \frac{2\tan(a)}{1 - \tan^2(a)}$$
将 $\tan(2a)=0.9933$ 代入上式,可得:
$$0.9933 = \frac{2\tan(a)}{1 - \tan^2(a)}$$
移项并整理,可得:
$$\tan^2(a) + \frac{2}{10066}\tan(a) - 1 = 0$$
解这个二次方程,可得:
$$\tan(a) = \frac{-1/10066 \pm \sqrt{(1/10066)^2 + 1}}{2}$$
因为 $\tan(a)$ 是一个正数,所以我们取正根,即:
$$\tan(a) \approx 0.0451$$
因此,$\tan(a)$ 约等于 0.0451。
# 构建卷积神经网络结构 # 当前版本为卷积核大小5 * 5的版本 class CNN(nn.Module): def __init__(self): super(CNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(5, 16, 3, padding='same') self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 16, 3, padding=1) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv4 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1) self.bn4 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv5 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1) self.bn5 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv6 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1) self.bn6 = nn.BatchNorm2d(128) self.conv_t6 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, padding=1) self.bn_t6 = nn.BatchNorm2d(64) self.conv_t5 = nn.ConvTranspose2d(64, 32, 3, padding=1) self.bn_t5 = nn.BatchNorm2d(32) self.conv_t4 = nn.ConvTranspose2d(32, 16, 3, padding=1) self.bn_t4 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv_t3 = nn.ConvTranspose2d(16, 16, 3, padding=1) self.bn_t3 = nn.BatchNorm2d(16) self.conv_t2 = nn.ConvTranspose2d(16, 8, 3, padding=1) self.bn_t2 = nn.BatchNorm2d(8) self.conv_1 = nn.Conv2d(8, 2, 3, padding='same') self.bn_1 = nn.BatchNorm2d(2) self.tan_h = nn.Tanh() def forward(self, x): x1 = self.tan_h(self.bn1(self.conv1(x))) x2 = self.tan_h(self.bn2(self.conv2(x1)))**2 x3 = self.tan_h(self.bn3(self.conv3(x2)))**2 x4 = self.tan_h(self.bn4(self.conv4(x3)))**2 x5 = self.tan_h(self.bn5(self.conv5(x4)))**2 x6 = self.tan_h(self.bn6(self.conv6(x5)))**2 x_t6 = self.tan_h(self.bn_t6(self.conv_t6(x6)))**2 x_t5 = self.tan_h(self.bn_t5(self.conv_t5(x_t6)))**2 x_t4 = self.tan_h(self.bn_t4(self.conv_t4(x_t5)))**2 x_t3 = self.tan_h(self.bn_t3(self.conv_t3(x_t4))) ** 2 x_t2 = self.tan_h(self.bn_t2(self.conv_t2(x_t3))) ** 2 x_1 = self.tan_h(self.bn_1(self.conv_1(x_t2))) return x_1 # 读取模型 需要提前定义对应的类 model = torch.load("model1.pt") # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.ASGD(model.parameters(), lr=0.01) 详细说明该神经网络的结构,功能以及为什么要选择这个
该神经网络的结构是一个基于卷积神经网络的自编码器,由卷积层和反卷积层构成。自编码器可以将输入数据进行压缩编码,然后再解码还原成原始数据。
该神经网络的输入数据是一个5通道的图像,经过6个卷积层和6个反卷积层的处理,最终输出一个2通道的图像。其中,卷积核大小为5 * 5,使用了批归一化和Tanh激活函数,反卷积核大小也为3 * 3,使用了ASGD优化器和MSELoss损失函数。
选择该神经网络的原因是,它可以对图像数据进行有效的压缩和还原,同时能够保留原始数据的重要特征,适用于图像处理领域。而且,卷积神经网络在图像处理方面表现出色,具有较高的准确性和鲁棒性。