Simplify the expression (2i − 2)(1 − 3i)/(2i + 1). Derive your answer step-by-step.

时间: 2023-03-07 07:26:47 浏览: 152
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step by step 3 answer

答案: 步骤1：将分子中的2i和1-3i相乘： 2i × (1 - 3i) = 2i - 6i² 步骤2：将分子和分母相除： (2i - 6i²) / (2i + 1) 步骤3：使用分数的乘法变换法则： (2i - 6i²) × (2i - 1) / (2i + 1) × (2i - 1) 步骤4：将分子和分母中的因数相减： (-12i³ + 4i² - 2i + 6i²) / (4i² - 2i - 1) 步骤5：将分子和分母中的因数相加： (-12i³ + 6i² - 2i - 1) / (4i² - 2i - 1)
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您可以使用符号计算工具箱来简化这个...f_simplified = simplify(f); fun = matlabFunction(f_simplified); 这将返回一个简化的函数 f_simplified，可以使用 matlabFunction 将其转换为可用的函数句柄 fun。
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a=[-2 -4];b=[0 0 -1 -8 -6];c=1818; Gs=zpk(a,b,c) T=0.1; Gz=c2d(Gs,T) HGz=c2d(Gs,T,'zoh') [z,p,k]=zpkdata(HGz) HGz1=zpk(z,p,k,T,'variable','z^-1') syms z a0 a1 a2 e0 Gcz=z^-1*(1+3.034*z^-1)*(a0+a1*z^-1+a2*z^-2) f1=subs(Gcz,z,1)-1 f2=subs(diff(Gcz,1),z,1) f3=subs(diff(Gcz,2),z,1) [a0j,a1j,a2j]=solve(f1,f2,f3) Gcz=subs(Gcz,[a0 a1 a2],[a0j a1j a2j]) Gez=(1-z^-1)^3*(1+e0*z^-1) f4=subs(Gez,z,-3.034)-1 e00=solve(f4) Gez=subs(Gez,e0,e00) Gz=(0.24551*z^-1)*(1+3.034*z^-1)*(1-0.8187*z^-1)*(1-0.6703*z^-1)*(1+0.2104*z^-1)/((1-z^-1)^2)/(1-0.9048*z^-1)/(1-0.5488*z^-1)/(1-0.4493*z^-1) Guz=Gcz/Gz Dyz=Gcz/Gez/Gz simplify(Gcz) [N,D]=numden(simplify(Gcz)) numc=sym2poly(N) denc=sym2poly(D) [N,D]=numden(simplify(Guz)) numu=sym2poly(N) denu=sym2poly(D) t=0:0.1:1 u=T*(t.^2)/2 hold on dlsim(numc,denc,u) dlsim(numu,denu,u) hold off [N,D]=numden(simplify(Dyz)) numdy=sym2poly(N) dendy=sym2poly(D)

6. 对控制器传递函数 $Guz$ 和系统传递函数 $Dyz$ 进行数字仿真，其中输入信号 $u$ 采用了简单的二次函数，即 $u=T*(t^2)/2$，其中 $t$ 取值从 $0$ 到 $1$。使用 dlsim 函数模拟输入信号 $u$ 对输出信号 $y$ 的...

已知线性方程：dq^2/dt=3306.63q-33.7i+0.1p, di/dt=-623.34i+53.19u, q是位置，i是电流，p是干扰，y是在有噪声v的情况下的位置测量值，y=q+v，求开环传递函数，并画出系统方框图，写出matlab求的过程

首先将dq^2/dt转化为dq/dt乘以q的形式，有： dq/dt = (3306.63q - 33.7i - 0.1p) / q 将di/dt代入上式中得到： dq/dt = (3306.63q - 33.7i - 0.1p) / q di/dt = -623.34i + 53.19u 将y=qv带入得到： y' = dq/dt...

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+------+ +------+ +------+ U(s)-->| |-------| G(s) |------| |-->Y(s) | | +------+ | | | | | | +------+ +------+ 其中，U(s)是输入电压，Y(s)是带有噪声v的位置测量值。 最后，我们可以使用MATLAB...

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F = (2*p*A)./(1 + sqrt(1 + 4*Lambda*(1+Lambda)*(((h-e)./h).^6))) - (2*p*A)./(1 + sqrt(1 + 4*Lambda*(1+Lambda)*(((h+e)./h).^6))); % 使用 simplify 函数尝试简化公式 simplified_F = simplify(F); disp(['...

解释这行命令：python export.py --weights runs/train/yolov7_tiny/weights/best.pt --simplify --grid --end2end --max-wh 1980 --dynamic-batch --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.45 --device cpu

这个命令是运行一个 Python 脚本，其中包含了一系列参数，主要是用来将 YOLOv7-tiny 模型进行导出和简化，以便可以在较低的设备上运行。其中的一些参数可能需要根据具体情况进行调整，例如 --max-wh 用于指定输入...

syms da dalpha dd dtheta dbeta; da = 0; dalpha = 0; dd = 0; dtheta = 0; dbeta = 0; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90du+0.02+dtheta, 'a', 0+0.001+da, 'alpha', 0+0.003+dalpha, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001+dd, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3du, 63du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005+dd, 'a', 0+0.005+da, 'alpha', pi/2+0.005+dalpha, 'qlim', [60du, 120du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0+dtheta, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023 + dtheta; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08 + dtheta; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); theta1 = 0.1; theta2 = 0.2; theta3 = 0.3; theta4 = 0.4; T01_error = DH(L1(1).theta+dtheta, L1(1).d+dd, L1(1).a+da, L1(1).alpha+dalpha); T12_error = dh(L1(2).theta+dtheta, L1(2).d+dd, L1(2).a+da, L1(2).alpha+dalpha); T23_error = dh(L1(3).theta+dtheta, L1(3).d+dd, L1(3).a+da, L1(3).alpha+dalpha); T34_error = dh(L1(4).theta+dtheta, L1(4).d+dd, L1(4).a+da, L1(4).alpha+dalpha); T_error = simplify(T01_errorT12_errorT23_errorT34_error); T = Needle.fkine([theta1, theta2, theta3, theta4]); T_error = subs(T_error, [theta1, theta2, theta3, theta4], [L1(1).theta, L1(2).theta, L1(3).theta, L1(4).theta]); T_total = T*T_error; dx = T_total(1, 4); dy = T_total(2, 4); dz = T_total(3, 4); rx = atan2(T_total(3, 2), T_total(3, 3)); ry = atan2(-T_total(3, 1), sqrt(T_total(3, 2)^2 + T_total(3, 3)^2)); rz = atan2(T_total(2, 1), T_total(1, 1)); disp(['dx = ', num2str(dx)]); disp(['dy = ', num2str(dy)]); disp(['dz = ', num2str(dz)]); disp(['rx = ', num2str(rx)]); disp(['ry = ', num2str(ry)]); disp(['rz = ', num2str(rz)]);代码运行不出来说dh没有定义

T12_error = DH(L1(2).theta+dtheta, L1(2).d+dd, L1(2).a+da, L1(2).alpha+dalpha); 另外，你还需要将T01_errorT12_errorT23_errorT34_error修改为T01_error*T12_error*T23_error*T34_error，因为这是四个变换矩阵...

Using the generating function for the Fibonacci numbers, prove the identity f0 +f2 +...+f2n =f2n+1 for any n ≥ 0.

We can simplify this expression further by factoring out (1-x^2) from the denominator: f0 f2 ... f2n = (1-x^2)^n / (1-x^2-x^4)...(1-x^(2n) (x^(2n)-1)/(x^2-1)) We can simplify the last term using the...

基于修正MD-H模型对机器人进行运行学建模，存在几何参数有a，α，d，θ和β。当这些参数存在微小误差时，机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差，导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差，分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果，基于MD-H运动学模型建立误差模型，由于各个连杆机构都存在几何参数的误差，机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差，根据微分运动变换原理，连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数，建立误差模型。并且举例我输入关节角的值能够得到误差值。clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90*du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180*du, 365*du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230*du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4);帮我续写代码保证能够正确运行

syms a1 a2 a3 a4 alpha1 alpha2 alpha3 alpha4 d1 d2 d3 d4 theta1 theta2 theta3 theta4 beta1 beta2 beta3 beta4 delta_a delta_alpha delta_d delta_theta delta_beta delta_T = [1, -delta_a, delta_d*sin...

MATLAB用m文件已知y和t的函数关系:y（t）＝1+t+t2/2!+t3/3!+…t20/20!求t对应的y值

可以使用MATLAB的syms...y = simplify(y); t_values = linspace(0, 1, 101); % 在区间[0, 1]上生成101个等间距的t值 y_values = double(subs(y, t, t_values)); % 计算对应的y值 plot(t_values, y_values); % 绘制图像

请根据下面这段代码用MATLAB求出Zddce，Zdqce，Zqdce，Zqqce的极点s = tf('s'); kpi=6;kii=50;kpv=2;kiv=50;K=6.5;Dq=320;W1=100pi;J=0.013;Dp=5;Vd=310.272;Id=32.23;Udc=400; Lf=2e-3;Rf=1.5;Cf=200e-6; A=[(kpi+kii/s)(-(kpv+kiv/s)-Cfs),(kpi+kii/s)(-1.5*(kpv+kiv/s)(1/(Ks+Dq))Id+W1Cf);(kpi+kii/s)(-1.5Id*(kpv+kiv/s)Vd/(J(s^2)+Dps)/W1-W1Cf),(kpi+kii/s)(-(kpv+kiv/s)-Cfs)]; B=[-(kpi+kii/s),1.5Vd(kpi+kii/s)(kpv+kiv/s)/(Ks+Dq);-1.5*(Vd^2)/(J*(s^2)+Dps)/W1(kpi+kii/s)(kpv+kiv/s),-(kpi+kii/s)]; C=[LfCf*(s^2)+RfCfs-(W1^2)LfCf+1,-2W1LfCfs-W1RfCf;2W1LfCfs+W1RfCf,LfCf(s^2)+RfCfs-(W1^2)LfCf+1]; D=[Lfs+Rf,-W1Lf;W1Lf,Lfs+Rf]; Zoutce =(UdcA-C)(D-UdcB);

4.815e-09 s^6 + 1.713e+04 s^5 + 2.438e+08 s^4 + 1.542e+12 s^3 + 4.267e+15 s^2 + 3.977e+18 s + 2.275e+21 Zdqce = -2.533e+09 s^2 - 6.521e+12 s ----------------------------------------------------...

有一道控制工程基础题，已知： G1(s)=1/(s+10),G2(s)=1/(s+1),G3(s)=(s^2+1)/(s^2+4s+4)，请用MATLAB编程语言求解图中的C(s)/R(s)

G3 = (s^2 + 1) / (s^2 + 4*s + 4); % 假设系统结构为串联形式（如果题目中有具体结构，请根据结构调整） % 计算总的传递函数 C(s)/R(s) G_total = G1 * G2 * G3; % 化简总的传递函数 G_total_simplified = ...
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。