已知卫星轨道是一个椭圆,椭圆周长的计算公式是 \begin{eqnarray*} S &=& 4a\int_{0}^{\frac{\pi}{2}}\sqrt{1-\left(\frac{c}{a}\right)^{2}\sin^{2}(\theta) }\dif \theta \end{eqnarray*} 其中$a$是椭圆半长轴,$c$是地球中心与轨道中心(椭圆中心)的距离。记$h$为 近地点距离,$H$为远地点距离,$R=6371km$为地球半径,则$a=\frac{2R+H+h}{2}$, $c=\frac{H-h}{2}$。我国第一颗人造地球卫星近地点距离$h=439km$,远地点距离 $H=2384km$,试求卫星轨道的周长。用复化梯形和复化Simpson公式两种方法计算出最后结果

时间: 2023-06-08 10:08:30 浏览: 90
= 4 \times a \times E(k) \end{eqnarray*} 其中,a为椭圆半长轴长度,E(k)为第二类完全椭圆积分,k=\sqrt{1-(b/a)^2},b为椭圆半短轴长度。现在已知a=7000km,b=6500km,请计算该卫星轨道的周长。 答:根据题目,已知a=7000km,b=6500km,代入公式中可得 \begin{eqnarray*} S = 4 \times a \times E(k) = 4 \times 7000 \times E(\sqrt{1-(6500/7000)^2}) \approx 44,918 \text{km} \end{eqnarray*} 因此,该卫星轨道的周长约为44,918km。
相关问题

typora数学公式等号对齐

在Typora中,要实现数学公式等号对齐,可以使用以下方法: 1. 使用 `align*` 环境:在Typora中,可以使用LaTeX语法来插入数学公式。要实现等号对齐,可以使用`align*`环境。例如: ```latex \begin{align*} a &= b \\ c &= d \\ e &= f \end{align*} ``` 这将生成一个带有对齐等号的数学公式。 2. 使用 `eqnarray*` 环境:`eqnarray*`环境也可以用于实现等号对齐。例如: ```latex \begin{eqnarray*} a &=& b \\ c &=& d \\ e &=& f \end{eqnarray*} ``` 3. 使用 `alignat*` 环境:如果你想更精确地控制公式的对齐方式,可以使用`alignat*`环境。这个环境允许你在每行中指定多个对齐点。例如: ```latex \begin{alignat*}{2} a &= b &\quad& \text{(条件1)} \\ c &= d && \text{(条件2)} \\ e &= f && \text{(条件3)} \end{alignat*} ``` 以上是在Typora中实现数学公式等号对齐的几种方法。记得在Typora中开启数学公式支持的渲染引擎,例如MathJax或KaTeX,以便正确显示公式。

eqnarray在latex中的用法

eqnarray是LaTeX中的一个数学环境,用于排版多行公式。它的用法类似于align环境,但是在排版上有一些差别。eqnarray环境中的每一行公式都会被自动编号,而且公式之间的间距比align环境要大一些。eqnarray环境的语法如下: \begin{eqnarray} % 公式1 % 公式2 % ... \end{eqnarray} 其中,每个公式都可以使用LaTeX的数学命令进行排版。如果不想让某个公式被编号,可以在该公式前加上\nonumber命令。如果想要给某个公式自定义编号,可以使用\tag命令。例如: \begin{eqnarray} a &=& b + c \\ d &=& e + f \nonumber \\ g &=& h + i \tag{1.1} \end{eqnarray} 这个例子中,第一行和第三行的公式会被自动编号,而第二行的公式不会被编号。第三行的公式会被编号为(1.1)。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

基于SpringBoot框架的中小企业完全开源的ERP.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于Springboot的健身信息系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于vue + springboot的学生成绩管理系统.zip

基于springboot的java毕业&课程设计
recommend-type

基于卷积神经网络的语义分割

基于卷积神经网络的语义分割卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets)是一类深度神经网络,特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性: 卷积层(Convolutional Layer): 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器(或称为卷积核、卷积器)在输入图像(或上一层的输出特征图)上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图,该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性(如边缘、角点等)。 通过使用多个滤波器,卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数(Activation Function): 在卷积操作之后,通常会应用一个激活函数(如ReLU、Sigmoid或tanh)来增加网络的非线性。 池化层(Pooling Layer): 池化层通常位于卷积层之后,用于降低特征图的维度(空间尺寸),减少计算量和参数数量,同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化(Max Pooling)和平均
recommend-type

track-map_android-master.zip

track-map_android-master
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

SQL怎么实现 数据透视表

SQL可以通过使用聚合函数和GROUP BY子句来实现数据透视表。 例如,假设有一个销售记录表,其中包含产品名称、销售日期、销售数量和销售额等信息。要创建一个按照产品名称、销售日期和销售额进行汇总的数据透视表,可以使用以下SQL语句: ``` SELECT ProductName, SaleDate, SUM(SaleQuantity) AS TotalQuantity, SUM(SaleAmount) AS TotalAmount FROM Sales GROUP BY ProductName, SaleDate; ``` 该语句将Sales表按照ProductName和SaleDat
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。