bv=c/r+(par-c/r)*(1+r)^(-2*t)

这是一个公式，可用于计算一笔投资的未来价值。其中，参数含义如下：

- b：未来价值（也称为终值或成本）
- c：当前价值（也称为现值或投资额）
- r：年复合增长率
- t：投资期限（以年为单位）
- par：投资的本金

该公式基于复合利率的概念，表示一个投资在未来的价值，其中包含了年复合增长率和投资期限的影响。

相关问题

import re import subprocess import requests import json from pprint import pprint url = "https://www.bilibili.com/video/BV1fi4y1K7Na/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=4545a0e83c576b93b1abd0ca4e16ab4d" headers = { "referer": "https://www.bilibili.com/", "user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36", "cookie":"i-wanna-go-back=-1; _uuid=C106610D104-6D27-6584-66E1-FCDE2859156A75277infoc; FEED_LIVE_VERSION=V8; home_feed_column=5; buvid3=D2AE610A6-6EE7-B48E-10C51-9E8269B10C88776898infoc; header_theme_version=CLOSE; DedeUserID=1852701166; DedeUserID__ckMd5=ac9474243bdd3627; nostalgia_conf=-1; CURRENT_PID=e16a0380-e1cd-11ed-a872-2f97008834b2; rpdid=|(k|k~u|)RY)0J'uY)kkl|m)m; b_ut=5; browser_resolution=1482-792; CURRENT_BLACKGAP=0; buvid_fp_plain=undefined; CURRENT_FNVAL=4048; b_nut=1683881044; hit-new-style-dyn=1; hit-dyn-v2=1; SESSDATA=3e3851ea%2C1704423625%2C1959b%2A72SteLEoaNhz8Q6ifKiYFGRpSBjpMp2TG-QWAao2iv2yR5ci81QOokmXevCx102rLpwUc9qgAAQgA; bili_jct=2ea1af9f8ae6f19867c8cd3dc1bfd047; fingerprint=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; b_lsid=97F1E5C5_1894440C9F1; buvid4=9D5A25A5-A648-0805-4C59-8178C4E4362B31067-023042319-0THAXXn9jKfRyf3rDh/fQA%3D%3D; buvid_fp=dd5c1878758a4b317420b66dad49b677; sid=7i4lnopc; bp_video_offset_1852701166=817021346575810700; PVID=1" } response = requests.get(url, headers=headers) name = re.findall('"title":"(.*?)"',response.text)[0].replace(' ','') html_data = re.findall('<script>window.__playinfo__=(.*?)</script>',response.text)[0] json_data = json.loads(html_data) #print(name) # print(html_data) # print(json_data) # pprint(json_data) audio_url = json_data['data']['dash']['audio'][0]['baseUrl'] video_url = json_data['data']['dash']['video'][0]['baseUrl'] # print(audio_url) # print(video_url) audio_content = requests.get(url=audio_url,headers=headers).content video_content = requests.get(url=video_url,headers=headers).content with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp3", mode="wb") as audio: audio.write(audio_content) with open("D:\\study\\B站\\素材\\" + name + ".mp4", mode="wb") as video: video.write(video_content) cmd = f'ffmpeg -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp4 -i D:\\study\\B站\\素材\\{name}.mp3 -c:a aac -strict experimental D:\\study\\B站\\视频1080P\\{name}output.mp4' subprocess.run(cmd)

这段代码看起来是从Bilibili网站上下载视频和音频，并将它们合并为一个输出视频文件。代码中使用了requests库发送HTTP请求获取网页内容，使用re库进行正则表达式匹配提取视频标题和播放信息，使用json库解析JSON数据，然后使用subprocess库调用ffmpeg命令将音频和视频合并。

你有什么问题吗？

滑模控制器为： u_i=-h_1sign(σ)-h_2σ-a-bv-cv^2-(m_igsinθ+600/R+0.0013L_s)

好的，如果您的滑模控制器为：

u_i = -h_1*sign(sigma) - h_2*sigma - a - b*v - c*v^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls)

其中 `i` 表示列车的编号，`sigma` 表示当前位置偏差，`v` 表示当前速度，`theta` 表示坡度，`m` 表示列车重量，`Ls` 表示列车长度，`R` 表示列车半径，`g` 表示重力加速度，`a`、`b`、`c`、`h_1`、`h_2` 表示待调参数。那么可以将代码修改为以下形式：

clc; 
clear all;

% 系统参数
m = 50000;      % 质量
k1 = 200000;    % 弹簧刚度
k2 = 18000;     % 减震器刚度
c1 = 1000;      % 弹簧阻尼
c2 = 5000;      % 减震器阻尼
R = 0.5;        % 列车半径
Ls = 20;        % 列车长度
g = 9.81;       % 重力加速度
a = 100;        % 待调参数
b = 10;         % 待调参数
c = 0.1;        % 待调参数
h1 = 100;       % 待调参数
h2 = 10;        % 待调参数

% 参考轨道
xr = 10*sin(0:0.1:10);      % 期望位移
dxr = diff(xr)/0.1;         % 期望速度
ddxr = diff(dxr)/0.1;       % 期望加速度

% 初值
x1_0 = [0; 0];      % 列车1的初值
x2_0 = [-5; 0];     % 列车2的初值
x3_0 = [-10; 0];    % 列车3的初值

% 控制器
u1 = 0;     % 控制量1
u2 = 0;     % 控制量2
u3 = 0;     % 控制量3
for i=1:length(xr)-1
    % 列车1的控制
    x1 = [x1_0(1); x1_0(2)];
    e1 = x1(1) - xr(i);
    de1 = x1(2) - dxr(i);
    u1 = -h1*sign(e1) - h2*de1 - a - b*x1(2) - c*x1(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls);
    x1_0 = x1_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x1_0 + ts*[0; 1/m]*u1;
    
    % 列车2的控制
    x2 = [x2_0(1); x2_0(2)];
    e2 = x2(1) - xr(i);
    de2 = x2(2) - dxr(i);
    u2 = -h1*sign(e2) - h2*de2 - a - b*x2(2) - c*x2(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls);
    x2_0 = x2_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x2_0 + ts*[0; 1/m]*(u2 - u1);
    
    % 列车3的控制
    x3 = [x3_0(1); x3_0(2)];
    e3 = x3(1) - xr(i);
    de3 = x3(2) - dxr(i);
    u3 = -h1*sign(e3) - h2*de3 - a - b*x3(2) - c*x3(2)^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls);
    x3_0 = x3_0 + ts*[0 1; -k1/m -c1/m]*x3_0 + ts*[0; 1/m]*(u3 - u2);
end

% 画出实际运动轨迹和期望轨迹的对比图
figure;
plot(0:ts:TT-ts, x1(1,:), 'r', 0:ts:TT-ts, x2(1,:), 'g', 0:ts:TT-ts, x3(1,:), 'b', 0:ts:TT-ts, xr(1:end-1), 'k');
xlabel('时间');
ylabel('位移');
legend('列车1', '列车2', '列车3', '期望位移');

在这段代码中，我们根据您提供的滑模控制器公式，将控制器部分的代码进行修改。在控制器中，我们计算出当前位置偏差 `e` 和当前速度偏差 `de`，然后根据滑模控制器公式计算出控制量 `u`。在代码中，我们使用了待调参数 `a`、`b`、`c`、`h1`、`h2`，您可以根据具体场景进行调整。同时，在计算控制量时，我们还考虑了列车的重力、空气阻力和曲线半径等因素。最后，画出实际运动轨迹和期望轨迹之间的对比图。

请根据您的具体应用场景，对代码进行修改和调整，以满足您的要求。