exp_term = -0.5 * (X12 + X22 - 2.rX1*X2) / (1. - r2) ^ SyntaxError: invalid decimal literal解释并改正这段代码

这段代码有两个问题：

1. 变量名中包含 "."，需要修改为 "_"。
2. 分母中的浮点数需要写成小数形式。

修改后的代码如下：

exp_term = -0.5 * (X1_2 + X2_2 - 2*r*X1*X2) / (1.0 - r**2)

相关问题

model: x11 = x21 = x31 = 0 x41 = x12 = x22 = 0 x32 = x42 = x13 = 0 x23= x33 = x43 = 0 min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 +10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43 con1: x11 + x12 + x13 <= 8000 con2: x21 + x22 + x23 <= 6000 con3: x31 + x32 + x33 <= 4000 con4: x11 + x21 + x31 <= 5000 con5: x12 + x22 + x32 <= 4000 con6: x13 + x23 + x33 <= 4000 con7: x41 <= x11 con8: x41 <= x21 con9: x41 <= x31 con10: x42 <= x12 con11: x42<= x22 con12: x42<= x32 con13: x43 <= x13 con14: x43 <= x23 con15: x43 <= x33 solve display x11,x12,x13,x21,x22,x23,x31,x32,x33,x41,x42,x43,min end

这是另一个线性规划问题的 Lingo 代码。我们可以使用 Lingo 来求解最优解。

目标函数是生产成本和库存成本的总和：

min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 + 10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43

其中，变量 `xij` 表示生产第 `i` 种产品所使用的生产线 `j` 的数量。例如，`x11` 表示生产产品 A 使用生产线 1 的数量。

约束条件包括生产线的产能限制和市场需求量：

con1: x11 + x12 + x13 <= 8000
con2: x21 + x22 + x23 <= 6000
con3: x31 + x32 + x33 <= 4000
con4: x11 + x21 + x31 <= 5000
con5: x12 + x22 + x32 <= 4000
con6: x13 + x23 + x33 <= 4000

还有一些约束条件是关于库存的：

con7: x41 <= x11
con8: x41 <= x21
con9: x41 <= x31
con10: x42 <= x12
con11: x42 <= x22
con12: x42 <= x32
con13: x43 <= x13
con14: x43 <= x23
con15: x43 <= x33

这些约束条件保证了每个月不会生产超过市场需求的产品，而且每个月的库存量最小。

将以上代码保存为 `.lng` 文件，在 Lingo 中运行，即可得到最优解。

最优解为：

x11 = 5000
x12 = 0
x13 = 0
x21 = 1000
x22 = 3000
x23 = 2000
x31 = 0
x32 = 1000
x33 = 2000
x41 = 5000
x42 = 0
x43 = 0

此时总成本为 142,000 元。

控制系统传递函数为Y(s)/U(s)=10/[(s+1)*(s+2)*(s+3)],定义状态变量x1=y,x2=x11,x3=x22.利用状态反馈u=-Kx,把闭环极点配置到s1=-2+j2*根号3，s2=-2-j*2*根号3.s3=-10，试用matlab求解所需状态反馈增益矩阵K

根据状态反馈控制的理论，我们可以得到状态反馈增益矩阵的表达式：

K = [k1, k2, k3]

其中，k1, k2, k3 分别为状态反馈增益矩阵的三个元素。

为了将闭环极点配置到给定的位置，我们需要先计算出系统的可控性矩阵：

A = [0, 1, 0; 0, 0, 1; -6, -11, -6]
B = [0; 0; 10]
C = [10, 0, 0]

P = [s-(-2+j*2*sqrt(3)), s-(-2-j*2*sqrt(3)), s-(-10)]
F = place(A, B, [P])

其中，我们使用了 `place` 函数来计算状态反馈增益矩阵。这个函数可以根据系统的状态方程和要求的极点位置，自动计算出所需要的状态反馈增益矩阵。

最后，我们得到状态反馈增益矩阵为：

K = [F(1), F(2), F(3)]