(sc_special.gamma(1+beta)*np.sin(np.pi*beta/2)/(sc_special.gamma((1+beta)/2)*beta*(2**((beta-1)/2))))**(1/beta)

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f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b);如何计算

这段代码的计算过程如下：

1. 定义频率$f$为从$1\times10^6$到$100\times10^6$，步长为$1\times10^5$的等差数列。

2. 定义导体半径$r=3.9904\times10^{-3}$，导体直径$D=15.8\times10^{-3}$。

3. 计算电磁波在导体中的衰减深度$\delta = \sqrt{\frac{1}{\pi f \mu_c \sigma_c}}$，其中$\mu_c$和$\sigma_c$分别为导体的磁导率和电导率。

4. 计算导体电阻率$\rho_c = \frac{1}{\sigma_c}$，以及导体电阻率和衰减深度的乘积$R_{solid} = \frac{1}{\pi r \delta \sigma_c}$。

5. 计算导体表面电阻$R = \frac{D}{2r} \cdot \frac{R_{solid}}{\sqrt{\left(\frac{D}{2r}\right)^2-1}}$。

6. 计算线圈自感$L_s = \frac{R}{2\pi f}$。

7. 计算线圈互感$L_m = \frac{\mu_c}{\pi} \cdot \text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)$。

8. 计算线圈总感应$L = L_s + L_m$。

9. 计算线圈电容$C = \frac{\pi \epsilon}{\text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)}$，其中$\epsilon$为介质常数。

10. 计算线圈电导$G = 2\pi f C \delta$。

11. 计算传输常数$\gamma = \sqrt{(R + 2\pi f L i)\cdot(G + 2\pi f C i)}$，其中$i$为虚数单位。

解释一下sigma_v = ((gamma(1+beta)*sin(pi*beta/2))/(gamma((1+beta)/2))*beta*2**((beta-1)/2))**(1/beta)

这个公式是计算一个长尾分布（power law distribution）中的方差（variance），其中 gamma 表示 gamma 函数，sin 表示正弦函数，pi 表示圆周率，beta 是长尾分布中的一个参数。具体来说，这个公式是根据长尾分布的概率密度函数，通过对其方差的积分得到的。

公式中的分子部分可以看作是长尾分布概率密度函数的一部分，分母部分则是为了归一化概率密度函数而引入的系数。整个公式中的指数、幂函数等部分是为了满足长尾分布的性质而引入的。

通过这个公式，我们可以计算出长尾分布中的方差，从而更好地理解和分析长尾分布的性质。