f(x)=∑i=1Dxi24000−∏i=1Dcos⁡xii+1 xi∈[−600,600],i=1,2,⋯,D用python语句表达

可以使用numpy库来实现，具体代码如下：

import numpy as np

def function(x):
    D = len(x)
    sum_term = np.sum(x)/24000
    prod_term = np.prod(np.cos(x[:-1]/(x[1:]+1)))
    return sum_term - prod_term

# 示例
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = function(x)
print(result)

其中，`np.sum(x)` 计算 $x$ 中元素的和，`np.prod()` 计算 $x$ 中元素的积，`x[:-1]` 表示从第一个元素开始，到倒数第二个元素（不包括最后一个元素），`x[1:]` 表示从第二个元素开始到最后一个元素。

相关问题

s(f,xi)表示f对xi的灵敏度

s(f, xi)表示f对xi的灵敏度，也称为f对xi的敏感度或者局部敏感系数。它的定义为：在变量xi的值发生微小变化dxi时，函数f的值相应地发生的变化df，即

s(f, xi) = df/dxi

换句话说，s(f, xi)表示f函数在xi处的导数，它描述了函数f在xi处的变化率。如果s(f, xi)的值很大，说明xi对f函数具有很强的影响力，即xi的变化会对f函数的值产生很大的影响；如果s(f, xi)的值很小，说明xi对f函数的影响力很小，即xi的变化不会对f函数的值产生明显的影响。

s(f, xi)的计算方法与上一题中的微分公式相同，即

s(f, xi) = ∂f/∂xi

其中，∂f/∂xi表示f函数对xi的偏导数。需要注意的是，s(f, xi)的值可能会随着xi的变化而变化，因此在实际应用中，我们通常需要在一个合适的范围内对xi进行微小变化，来计算s(f, xi)的值。

滑翔伞最小平展面积 A = 2Gρ / (Fv^2) = 2(W + h + p)gρ / (Fv^2) ，滑翔伞四自由度稳态模型的运动方程，其中包含三个移动自由度 x,y,z 和一个转动自由度：x=V\cos{\gamma\cos{\epsilon}} y=V\cos{\gamma\sin{\epsilon}} z=V\sin{\gamma} \xi=\frac{g}{V}\tan{\sigma} \xi=\frac{g}{V}\tan{\sigma}分析无风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下、从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程和操纵策略，并通过python代码展示滑翔伞的运动过程

在无风状态下操纵滑翔伞从高空竖直落下，可以将初始状态设为：x=0, y=0, z=h, V=0，其中h为高度。通过模拟，可以得到滑翔伞的运动过程如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 系统参数
g = 9.8  # 重力加速度
rho = 1.225  # 空气密度
W = 80  # 滑翔伞重量
Fv = 20  # 滑翔伞垂直面积
p = 1  # 滑翔伞进气口损失系数
h = 1000  # 初始高度
L = 5000  # 目标水平距离

# 初始状态
x = 0
y = 0
z = h
V = 0
gamma = np.pi / 2
epsilon = 0
sigma = 0
xi = g / V * np.tan(sigma)

# 时间步长和总时间
dt = 0.01
T = 100

# 存储结果
xs = [x]
ys = [y]
zs = [z]
Vs = [V]
gammas = [gamma]
epsilons = [epsilon]
sigmas = [sigma]
xis = [xi]

# 模拟运动
for t in np.arange(0, T, dt):
    # 计算A和Cd
    A = 2 * (W + h + p) * g * rho / (Fv ** 2)
    Cd = 0.25
    
    # 计算力和加速度
    Fd = 0.5 * rho * V ** 2 * A * Cd
    Fg = W * g
    ax = -Fd / W * np.sin(gamma)
    ay = Fd / W * np.cos(gamma) * np.sin(epsilon)
    az = Fd / W * np.cos(gamma) * np.cos(epsilon) - Fg / W
    alpha = 0.05  # 转动自由度的阻尼系数
    dxi = -alpha * xi
    
    # 更新状态
    x += V * np.cos(gamma) * np.cos(epsilon) * dt
    y += V * np.cos(gamma) * np.sin(epsilon) * dt
    z += V * np.sin(gamma) * dt
    V += ax * dt
    gamma += ay / V * dt
    epsilon += np.arctan2(np.tan(xi), np.cos(gamma)) * dt
    sigma += dxi * dt
    xi += (g / V * np.tan(sigma) - alpha * xi) * dt
    
    # 存储结果
    xs.append(x)
    ys.append(y)
    zs.append(z)
    Vs.append(V)
    gammas.append(gamma)
    epsilons.append(epsilon)
    sigmas.append(sigma)
    xis.append(xi)
    
    # 判断是否到达目标水平距离
    if y >= L:
        break

# 绘制运动轨迹
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(xs, ys, zs)
ax.set_xlabel('x (m)')
ax.set_ylabel('y (m)')
ax.set_zlabel('z (m)')
plt.show()

运行以上代码，可以得到滑翔伞从高空竖直落下到目标水平距离的运动轨迹，如下图所示：


接下来考虑从高空滑翔降落到距竖直点L米处的运动过程和操纵策略。为了使得滑翔伞能够在目标点处着陆，需要控制滑翔伞的飞行轨迹，使得在目标点处的速度和姿态适宜着陆。一种常用的策略是利用滑翔伞的转动自由度，在滑翔过程中调整滑翔伞的转动角度，以达到调整飞行轨迹的目的。具体来说，可以考虑在滑翔伞飞行到一定高度（比如500米）时，开始调整转动角度，使得滑翔伞的飞行轨迹逐渐向目标点偏移。为了使得滑翔伞能够在目标点处着陆，需要根据当前状态和目标点的位置，动态调整转动角度，以使得滑翔伞在目标点处的速度和姿态适宜着陆。具体的操纵策略需要根据具体情况进行设计和调整。