Решения уравнений с модулем: Решение уравнений с модулями

Уравнения модуля — документация Modulus 22.09

pde.advection_diffusion

Уравнение адвективной диффузии Ссылка: https://en.wikipedia.org/wiki/Конвекция%E2%80%93diffusion_equation

class modulus.eq.pdes.advection_diffusion.AdvectionDiffusion( T=’T’ , D=’D’ , Q=0 , rho=’rho’ , dim=3 время = Ложь , смешанная_форма = Ложь ) [источник]

Основания: PDE

Уравнение адвективной диффузии

Параметры
  • T ( str ) – Зависимая переменная.

  • D ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Коэффициент диффузии. Если D является str, то это преобразуется в Sympy Function формы «D (x, y, z, t)». Если «D» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение.

  • Q ( float , Sympy Symbol/Expr

    , str ) – Исходный термин. Если Q является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «Q (x, y, z, t)». Если «Q» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение. По умолчанию 0.

  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Плотность. Если rho — это str, тогда это преобразуется в функцию Sympy формы «rho (x, y, z, t)». Если «ро» является символом или выражением Симпи, то это подставляется в уравнение, чтобы учесть сжимаемый Навье-Стокс.

  • dim ( int ) – размерность уравнения диффузии (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. По умолчанию — Ложь.

  • Mixed_form ( bool ) — если True, используйте смешанную формулировку волнового уравнения.

Примеры

 >>> ad = AdvectionDiffusion(D=0. 1, rho=1.)
>>> объявление.pprint()
  advection_diffusion: u*T__x + v*T__y + w*T__z - 0,1*T__x__x - 0,1*T__y__y - 0,1*T__z__z
>>> объявление = AdvectionDiffusion(D='D', rho=1, dim=2, time=True)
>>> объявление.pprint()
  advection_diffusion: -D*T__x__x - D*T__y__y + u*T__x + v*T__y - D__x*T__x - D__y*T__y + T__t
 

базовый

Основные уравнения

класс modulus.eq.pdes.basic.Curl( вектор , curl_name=[‘u’, ‘v’, ‘w’] ) [источник]

Основания: PDE

оператор перекрестного вектора

Параметры
  • вектор ( кортеж из 3 Sympy Exprs , float

    , ints или strings ) — это будет вектор, который нужно взять.

  • curl_name ( кортеж из 3 строк ) — это будут выходные имена операций curl.

Примеры

 >>> c = Curl((0,0,'фи'), ('и','в','ш'))
>>> c. pprint()
  ты: фи__й
  v: -phi__x
  ж: 0
 
class modulus.eq.pdes.basic.GradNormal( T , dim=3 , время=Истина )[источник]

Основания: PDE

Реализация градиентного граничного условия

Параметры
  • T ( str ) – Зависимая переменная.

  • dim ( int ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

Примеры

 >>> gn = ns = GradNormal(T='T')
>>> gn.pprint()
  normal_gradient_T: normal_x*T__x + normal_y*T__y + normal_z*T__z
 
класс modulus.eq.pdes.basic.NormalDotVec( vec=[‘u’, ‘v’, ‘w’] )[источник]

Основания: PDE

Нормальная скорость точки

Параметры

размер ( внутр. ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

pde.diffusion

Уравнение диффузии

class modulus.eq.pdes.diffusion.Diffusion( T=’T’ , D=’D’ , Q=0 , dim=3 , time=True , _mixedform=900 Ложь )[источник]

Основания: PDE

Уравнение диффузии

Параметры
  • T ( str ) – Зависимая переменная.

  • D ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Коэффициент диффузии. Если D является str, то это преобразуется в Sympy Function формы «D (x, y, z, t)». Если «D» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение.

  • Q ( float , Sympy Symbol/Expr , стр ) – Исходный термин. Если Q является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «Q (x, y, z, t)». Если «Q» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение. По умолчанию 0.

  • dim

    ( int ) – размерность уравнения диффузии (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

  • смешанная_форма ( bool ) — если True, используйте смешанную формулировку уравнений диффузии.

Примеры

 >>> diff = Диффузия (D=0.1, Q=1, dim=2)
>>> diff.pprint()
  диффузия_T: T__t - 0,1*T__x__x - 0,1*T__y__y - 1
>>> diff = Diffusion(T='u', D='D', Q='Q', dim=3, time=False)
>>> diff.pprint()
  диффузия_u: -D*u__x__x - D*u__y__y - D*u__z__z - Q - D__x*u__x - D__y*u__y - D__z*u__z
 
class modulus.eq. pdes.diffusion.DiffusionInterface( T_1 , T_2 , D_1 , D_2 ,
dim=3
, 08 dim=3 , 0 время) 20True 4 = время True ]

Основания: PDE

Соответствует граничным условиям на интерфейсе

Параметры
  • T_1 ( str ) – Зависимые переменные для соответствия граничным условиям на интерфейсе.

  • T_2 ( str ) – Зависимые переменные для соответствия граничным условиям на интерфейсе.

  • D_1 ( float ) – Коэффициент диффузии на границе раздела.

  • D_2 ( float ) – Коэффициент диффузии на границе раздела.

  • dim ( int ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

  • время ( bool ) — Если уравнения зависят от времени или нет.

    Значение по умолчанию — Истина.

Пример

 >>> diff = DiffusionInterface('theta_s', 'theta_f', 0.1, 0.05, dim=2)
>>> diff.pprint()
  диффузия_интерфейс_дирихлет_тета_с_тета_ф: -тета_ф + тета_с
  диффузия_интерфейс_neumann_theta_s_theta_f: -0,05*normal_x*theta_f__x
  + 0,1*нормальный_x*тета_s__x - 0,05*нормальный_y*тета_f__y
  + 0,1*normal_y*theta_s__y
 

pde.электромагнитный

Уравнение Максвелла

класс модуль.экв.пдес.электромагнитный.MaxwellFreqReal( ux=’ux’ , uy=’uy’ , uz=’uz’ , k=1.0 , смешанная_форма=0F0alse источник]

Основания: PDE

Уравнение Максвелла в частотной области

Параметры
  • ux ( стр ) – Ex

  • уй ( стр ) – Ей

  • уз ( стр ) – Эз

  • k ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Волновой номер. Если k — это str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «k (x, y, z, t)». Если «k» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение.

  • смешанная_форма ( bool ) — если True, использовать смешанную формулировку уравнений диффузии.

class modulus.eq.pdes.electromagnetic.PEC( ux=’ux’ , uy=’uy’ , uz=’uz’ , dim=3 )[источник]

Основания: PDE

Perfect Electric Conduct BC для

Параметры
класс модуль.экв.pdes.электромагнитный.SommerfeldBC(
ux=’ux’
, uy=’uy’ , uz=’uz’ ) [источник]

Основания: PDE

Частотный диапазон ABC, условия излучения Зоммерфельда Только за реальную часть Уравнение: ‘n x _curl(E) = 0’

Параметры
  • ux ( стр ) – Ex

  • уй ( стр ) – Ей

  • уз ( стр ) – Эз

pde.

linear_elasticity

Уравнения линейной упругости

класс Modulus.eq.pdes.lineear_elasticity.linearelasticity ( E = Нет , NU = None , Lambda_ = Нет , MU = None , RHO = 1 , DIM = 3 , время=ложь )[источник]

Основания: PDE

Линейные уравнения упругости. Используйте либо (E, nu), либо (lambda_, mu) для определения свойств материала.

Параметры
  • E ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Модуль Юнга

    5

  • nu ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Коэффициент Пуассона

  • лямбда ( с плавающей запятой , Sympy Symbol/Expr , str ) — первый параметр Ламе

  • mu ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – второй параметр Ламе (модуль сдвига)

  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Массовая плотность.

  • dim ( int ) – размер линейной упругости (2 или 3). По умолчанию 3.

Пример

 >>> elastic_equations = LinearElasticity(E=10, nu=0.3, dim=2)
>>> elastic_equations.pprint()
  navier_x: -13,4615384615385*u__x__x - 3,84615384615385*u__y__y - 9,61538461538461*v__x__y
  navier_y: -3,84615384615385*v__x__x - 13,4615384615385*v__y__y - 9,61538461538461*u__x__y
  stress_disp_xx: -sigma_xx + 13,4615384615385*u__x + 5,7667*v__y
  stress_disp_yy: -sigma_yy + 5,7667*u__x + 13,4615384615385*v__y
  stress_disp_xy: -sigma_xy + 3,84615384615385*u__y + 3,84615384615385*v__x
  равновесие_x: -sigma_xx__x - sigma_xy__y
  равновесие_y: -sigma_xy__x - sigma_yy__y
  traction_x: normal_x*sigma_xx + normal_y*sigma_xy
  traction_y: normal_x*sigma_xy + normal_y*sigma_yy
 
класс Modulus.eq.pdes.lineear_elasticity.linearelasticityPlanestress ( E = Нет , NU = None , Lambda_ = None , MU = None , RHO = 1 , Time = False ) [ источник]

Основания: PDE

Уравнения линейных упругих плоских напряжений. Используйте либо (E, nu), либо (lambda_, mu) для определения свойств материала.

Параметры
  • E ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Модуль Юнга

  • nu ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Коэффициент Пуассона

  • lambda ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) — первый параметр Ламе.

  • mu ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – второй параметр Ламе (модуль сдвига).

  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Массовая плотность.

Пример

 >>> plane_stress_equations = LinearElasticityPlaneStress (E = 10, nu = 0,3)
>>> plane_stress_equations. pprint()
  stress_disp_xx: -sigma_xx + 10,9889011*u__x + 3,2967032967033*v__y
  stress_disp_yy: -sigma_yy + 3,2967032967033*u__x + 10,9889011*v__y
  stress_disp_xy: -sigma_xy + 3,84615384615385*u__y + 3,84615384615385*v__x
  равновесие_x: -sigma_xx__x - sigma_xy__y
  равновесие_y: -sigma_xy__x - sigma_yy__y
  traction_x: normal_x*sigma_xx + normal_y*sigma_xy
  traction_y: normal_x*sigma_xy + normal_y*sigma_yy
 

pde.navier_stokes

Уравнения, связанные с уравнениями Навье-Стокса

class modulus.eq.pdes.navier_stokes.CompressibleIntegralContinuity( rho=1 , vec=[‘u’, ‘v’, ‘w’] )[источник]

Основания: PDE

Сжимаемая интегральная сплошность

Параметры
  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – плотность жидкости. Если rho является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «rho (x, y, z, t)». Если «ро» является символом или выражением Симпи, то это подставляется в уравнение, чтобы учесть сжимаемость. По умолчанию 1.

  • dim ( int ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

class modulus.eq.pdes.navier_stokes.Curl( вектор , curl_name=[‘u’, ‘v’, ‘w’] )[источник]

Основания: PDE

оператор перекрестного вектора

Параметры
  • вектор ( кортеж из 3 Sympy Exprs , float , ints или strings ) — это будет вектор, который нужно взять.

  • curl_name ( кортеж из 3 строк ) — это будут выходные имена операций curl.

Примеры

 >>> c = Curl((0,0,'фи'), ('и','в','ш'))
>>> c.pprint()
  ты: фи__й
  v: -phi__x
  ж: 0
 
class modulus. eq.pdes.navier_stokes.FluxContinuity( T=’T’ , D=’D’ , rho=1 , vec=[‘u’, ‘v’, ‘w’ ] )[источник]

Основания: PDE

Непрерывность потока для произвольной переменной. Включает адвективный и диффузионный поток

Параметры
  • T ( str ) – Зависимая переменная.

  • ро ( поплавок , Sympy Symbol/Expr , str ) – Плотность жидкости. Если rho является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «rho (x, y, z, t)». Если «ро» является символом или выражением Симпи, то это подставляется в уравнение, чтобы учесть сжимаемость. По умолчанию 1.

  • dim ( int ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

class modulus.eq.pdes.navier_stokes. GradNormal( T , dim=3 , time=True )[источник]

Основания: PDE

Реализация градиентного граничного условия

Параметры
  • T ( str ) – Зависимая переменная.

  • dim ( int ) – Размерность уравнений (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

Примеры

 >>> gn = ns = GradNormal(T='T')
>>> gn.pprint()
  normal_gradient_T: normal_x*T__x + normal_y*T__y + normal_z*T__z
 
class modulus.eq.pdes.navier_stokes.NavierStokes( nu , rho=1 , dim=3 , time=True , mixed_form=False )[источник]

Основания: PDE

Сжимаемые уравнения Навье-Стокса

Параметры
  • nu ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Кинематическая вязкость. Если nu является str, то это преобразовано в Sympy Function формы nu(x,y,z,t) . Если nu является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение. Это позволяет переменная вязкость.

  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Плотность жидкости. Если rho является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «rho (x, y, z, t)». Если «ро» является символом или выражением Симпи, то это подставляется в уравнение, чтобы учесть сжимаемый Навье-Стокс. По умолчанию 1.

  • dim ( int ) – Размер по Навье Стокса (2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

  • смешанная_форма ( bool ) — если True, используйте смешанную формулировку уравнений Навье-Стокса.

Примеры

 >>> ns = Навье-Стокс (nu=0,01, rho=1, dim=2)
>>> ns.pprint()
  непрерывность: u__x + v__y
  импульс_x: u*u__x + v*u__y + p__x + u__t - 0,01*u__x__x - 0,01*u__y__y
  импульс_у: u*v__x + v*v__y + p__y + v__t - 0,01*v__x__x - 0,01*v__y__y
>>> ns = NavierStokes(nu='nu', rho=1, dim=2, time=False)
>>> ns.pprint()
  непрерывность: u__x + v__y
  импульс_x: -nu*u__x__x - nu*u__y__y + u*u__x + v*u__y - nu__x*u__x - nu__y*u__y + p__x
  импульс_у: -nu*v__x__x - nu*v__y__y + u*v__x + v*v__y - nu__x*v__x - nu__y*v__y + p__y
 

pde.signed_distance_function

Экранированное расстояние Пуассона Уравнение взято из https://www.researchgate.net/publication/266149392_Dynamic_Distance-Based_Shape_Features_for_Gait_Recognition, Уравнение 6 в статье.

class modulus.eq.pdes.signed_distance_function.ScreenedPoissonDistance( Distance=’normal_distance’ , tau=0.1 , dim=3 )[источник]

Основания: PDE

Экранированное расстояние Пуассона

Параметры
  • Distance ( str ) – пользовательская переменная для расстояния. По умолчанию — «normal_distance».

  • тау ( float ) — небольшой положительный параметр. По умолчанию 0,1.

  • dim ( int ) – Размер экранированного расстояния Пуассона (1, 2 или 3). По умолчанию 3.

Пример

 >>> s = ScreenedPoissonDistance(tau=0.1, dim=2)
>>> s.pprint()
  screened_poisson_normal_distance: -normal_distance__x**2
  + 0,316227766016838*нормальное_расстояние__x__x - нормальное_расстояние__y**2
  + 0,316227766016838*нормальное_расстояние__у__у + 1
 

pde.turbulence_zero_eq

Модель турбулентности по нулевому уравнению Использованная литература: https://www.eureka.im/954.html https://knowledge.autodesk.com/support/cfd/learn-explore/caas/CloudHelp/cloudhelp/2019/ENU/SimCFD-Learning/files/GUID-BBA4E008-8346-465B-9FD3-D193CF108AF0-htm.html

class modulus.eq.pdes.turbulence_zero_eq.ZeroEquation( nu , max_distance , rho=1 , dim=3 , time=True 9 source)[20009]

Основания: PDE

Модель турбулентности с нулевым уравнением

Параметры
  • nu ( float ) – Кинематическая вязкость жидкости.

  • max_distance ( float ) — максимальное расстояние до стенки в поле течения.

  • rho ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – Плотность. Если rho является str, то это преобразуется в функцию Sympy формы «rho (x, y, z, t)». Если «ро» является символом или выражением Симпи, то это подставляется в уравнение. По умолчанию 1.

  • dim ( int ) — размерность модели турбулентности с нулевым уравнением (2 или 3). По умолчанию 3.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

Пример

 >>> zeroEq = ZeroEquation(nu=0.1, max_distance=2.0, dim=2)
>>> kEp.pprint()
  nu: sqrt((u__y + v__x)**2 + 2*u__x**2 + 2*v__y**2)
  *Мин.(0,18, 0,419*нормальное_расстояние)**2 + 0,1
 

pde.

wave_equation

Волновое уравнение Ссылка: https://en.wikipedia.org/wiki/Wave_equation

class modulus.eq.pdes.wave_equation.HelmholtzEquation( u , k , dim=3 , mixed_form=False )[источник]

Основания: PDE

класс modulus.eq.pdes.wave_equation.WaveEquation( u=’u’ , c=’c’ , dim=3 , time=True , Mixed_form=False ) [источник]

Основания: PDE

Волновое уравнение

Параметры
  • u ( str ) – Зависимая переменная.

  • c ( float , Sympy Symbol/Expr , str ) – коэффициент скорости волны. Если c является str, то это преобразуется в Sympy Function формы ‘c(x,y,z,t)’. Если «c» является символом или выражением Sympy, то это подставляется в уравнение.

  • dim ( int ) – Размерность волнового уравнения (1, 2 или 3). По умолчанию 2.

  • time ( bool ) – Если уравнения зависят от времени или нет. Значение по умолчанию — Истина.

  • смешанная_форма ( bool ) — Если True, используйте смешанную формулировку волнового уравнения.

Примеры

 >>> we = WaveEquation(c=0.8, dim=3)
>>> мы.pprint()
  wave_equation: u__t__t - 0,64*u__x__x - 0,64*u__y__y - 0,64*u__z__z
>>> we = WaveEquation(c='c', dim=2, time=False)
>>> мы.pprint()
  wave_equation: -c**2*u__x__x - c**2*u__y__y - 2*c*c__x*u__x - 2*c*c__y*u__y
 

Производные

class modulus.eq.derivatives.Derivative( bwd_derivative_dict: Dict[Key, List[Key]] )[source]

Базы: Модуль

Модуль для вычисления производных с использованием обратного автоматического дифференцирования

вперед( input_var: Dict[str, Tensor] ) → Dict[str, Tensor][source]

Определяет вычисление, выполняемое при каждом вызове.

Должен быть переопределен всеми подклассами.

Примечание

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен в этой функции, после этого следует вызвать экземпляр модуля вместо этого, так как первый заботится о запуске зарегистрированные хуки, в то время как последний молча их игнорирует.

class modulus.eq.derivatives.MeshlessFiniteDerivative( модель: Модуль , производные: List[Key] , dx: Union[float, Callable] , порядок: int = 2 , max_batch_size: Optional[int] = None , double_cast: bool = True , input_keys: Optional[List[Key]] = None )[источник]

Базы: Модуль

Модуль для вычисления производных с использованием конечной разности без сетки

Параметры
  • модель ( torch.nn.Module ) – Передний модуль torch для расчета значений трафарета

  • производные ( Список [ Ключ ] ) – Список производных ключей для расчета

  • dx ( Union [ float , Callable ] ) – Пространственная дискретизация по всем осям

    count, может быть функцией с параметром количество проходов вперед для динамической настройки dx

  • заказ ( int , опционально ) — Порядок производной, по умолчанию 2

  • MAX_BATCH_SIZE ( UNION [ INT , Нет ] , Опциональный ) — максимальный размер пакета

  • double_cast ( bool , необязательный ) — приведение полей к двойной точности для вычисления производных, по умолчанию True

  • jit ( bool , необязательный ) — использовать скрипт torch для вычислений конечных производных, по умолчанию True

вперед( входов: Dict[str, Tensor] ) → Dict[str, Tensor][source]

Определяет вычисление, выполняемое при каждом вызове.

Должен быть переопределен всеми подклассами.

Примечание

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен в эту функцию, следует вызвать Модуль после экземпляра вместо этого, так как первый заботится о запуске зарегистрированные хуки, в то время как последний молча их игнорирует.

classmethod make_node( node_model: Union[Node, Module] , производные: List[Key] , dx: Union[float, Callable] , порядок: int = 2 , max_intch_size: необязательно ] = Нет , имя: Необязательный [str] = Нет , double_cast: bool = True , input_keys: Необязательный [Union [List [Key], List [str]]] = None ) [source]

Создает узел конечной производной без сетки.

Параметры
  • NODE_MODEL ( UNION [ Узел , TORCH.NN.MODULE ] ) — NODE или TOCLE. NN.MODULE FORMALING FDCIL. Часть входов в эту модель должна состоять из независимых переменные и вывести функциональное значение

  • производные ( Список [ Ключ ] ) – Список производных для расчета

  • dx ( Union [ float , Callable ] )

  • порядок ( int , необязательный ) — Порядок точности вычислений конечных разностей, по умолчанию 2

  • MAX_BATCH_SIZE ( UNION [ INT , Нет ] , Опциональные ) — максимальный размер пакета для использования с использованием с помощью пропуска FOWARD STENIC.

  • имя ( str , опционально ) — Имя узла, по умолчанию Нет

  • double_cast ( логический , необязательный ) — Приведение тензоров к двойной точности для производных, по умолчанию True

  • input_keys ( Union [ List [ Key ] , List [ str ] , None ] , дополнительный ) – Список клавиш ввода, которые будут использоваться для ввода прямой модели. Следует использовать, если node_model не равен Узел , по умолчанию Нет

Помощь по алгебре 1

Студенты, нуждающиеся в помощи по алгебре 1, получат большую пользу от нашей интерактивной программы. Мы разбираем все ключевые элементы, чтобы вы могли получить адекватную помощь по Алгебре 1. Имея под рукой обязательные концепции обучения и актуальные практические вопросы, вы мгновенно получите много помощи по Алгебре 1. Получите помощь сегодня с нашей обширной коллекцией необходимой информации по алгебре 1.

  • Алгебра 1

  • Распределительная собственность

  • Как использовать FOIL в дистрибутивной собственности

  • Как использовать метод сетки для FOIL

  • Уравнения / Неравенства

  • Системы уравнений

  • Уравнения/наборы решений

  • Как разложить уравнение на множители

  • Как найти решение set

  • Как найти решение системы уравнений

  • Линейные/рациональные уравнения/уравнения с переменными

  • Как узнать, когда уравнение не имеет решения

  • Как найти решение рационального уравнения с LCD

  • Как найти решение уравнения

  • Квадратные уравнения

  • Как разложить квадратное уравнение на множители

  • Как найти решение квадратного уравнения

  • Системы неравенств

  • Как найти решение неравенства со сложением

  • Как найти решение неравенства с делением

  • Как найти решение неравенства с умножением

  • Как найти решение неравенства с вычитанием

  • Функции и строки

  • Алгебраические функции

  • Как найти прямой вариант

  • Как найти f(x)

  • Как найти обратную вариацию

  • Как найти домен функции

  • Как использовать квадратичную функцию

  • Уравнения прямых

  • Формула средней точки

  • Как найти концы отрезка

  • Как найти середину отрезка

  • Параллельные линии

  • Как узнать, параллельны ли прямые

  • Как найти уравнение параллельной прямой

  • Как найти наклон параллельных прямых

  • Перпендикулярные линии

  • Как узнать, перпендикулярны ли прямые

  • Как найти уравнение перпендикулярной прямой

  • Как найти наклон перпендикулярных линий

  • Точки и формула расстояния

  • Как узнать, находится ли точка на прямой с уравнением

  • Как найти длину линии по формуле расстояния

  • Уравнения наклона и линии

  • Как найти наклон линии

  • Как найти уравнение прямой

  • Графики

  • Как построить график функции

  • Как построить линию

  • Как нарисовать точку

  • Как построить график квадратичной функции

  • Как построить график двухшагового неравенства

  • Как построить график функции абсолютного значения

  • Как построить график экспоненциальной функции

  • Как построить график упорядоченной пары

  • Последовательности

  • Как найти последовательные целые числа

  • Как найти ответ на арифметическую прогрессию

  • Как найти общее различие в последовательностях

  • Как найти следующий член арифметической прогрессии

  • Как найти n-й член арифметической прогрессии

  • Линейные уравнения

  • Преобразование измерений

  • Как решать уравнения абсолютного значения

  • Как решить одношаговые уравнения

  • Как решать двухшаговые уравнения

  • Как писать выражения и уравнения

  • Проценты

  • Пропорции

  • Линейные неравенства

  • Неравенства абсолютного значения

  • Графические неравенства

  • Запись неравенств

  • Проценты

  • Десятичные числа и проценты

  • Как найти десятичный эквивалент процента

  • Как найти процент эквивалентный десятичной дроби

  • Дроби и проценты

  • Как найти дробь от процента

  • Как найти дробные проценты

  • Как найти процент от дроби

  • Денежный процент

  • Как найти размер прибыли

  • Как найти простые проценты

  • Как найти сумму налога с продаж

  • Как узнать цену продажи

  • Процент изменения

  • Как найти процент уменьшения

  • Как найти процент увеличения

  • Целиком и частично

  • Как найти часть от целого в процентах

  • Как найти целое из части с процентами

  • Реальные числа

  • Подсчет/наборы

  • Как найти недостающее число в наборе

  • Как найти количество целых чисел между двумя другими целыми числами

  • Целочисленные операции

  • Как складывать целые числа

  • Как делить целые числа

  • Как умножать целые числа

  • Как вычитать целые числа

  • Число строк и абсолютное значение

  • Как найти абсолютное значение

  • Как найти значение с числовой строкой

  • Как построить график неравенства с помощью числовой прямой

  • Как построить дроби на числовой прямой

  • Статистика и вероятность

  • Как найти межквартильный размах

  • Как найти среднее

  • Как найти медиану

  • Как найти режим

  • Как найти диапазон

  • Как найти стандартное отклонение

  • Переменные

  • мономы

  • Как делить одночленные частные

  • Как умножить одночлен на многочлен

  • Как умножать одночленные частные

  • Многочлены

  • Биномы

  • Как найти решение рационального уравнения с биномиальным знаменателем

  • Как найти решение биномиальной задачи

  • Как найти значение коэффициента

  • Как умножать биномы с распределительным свойством

  • Как упростить биномы

  • Факторные полиномы

  • Как разложить многочлен на множители

  • Как факторизовать переменную

  • Полиномиальные операции

  • Как складывать многочлены

  • Как делить многочлены

  • Как найти степень многочлена

  • Как умножать многочлены

  • Как вычитать многочлены

  • Трехчлены

  • Как складывать трехчлены

  • Как делить трехчлены

  • Как разложить трехчлен на множители

  • Как умножать трехчлены

  • Как вычитать трехчлены

Алгебра I часто впервые знакомит учащихся с процессами решения переменных, пониманием неравенств и использованием порядка операций для упрощения выражений. Некоторым учащимся часто бывает трудно освоить эти новые навыки; однако усердная практика основных алгебраических принципов жизненно важна для успеха в дальнейших курсах математики. Понимание геометрии, предварительного исчисления, исчисления и высшей математики, физики и химии требует фундаментального понимания того, как упростить выражения и манипулировать переменными. Нужны ли вам лучшие репетиторы по алгебре 1 в Бостоне, репетиторы по алгебре 1 в Детройте или лучшие репетиторы по алгебре 1 в Далласе, Форт-Уэрт, работа с профессионалом может вывести ваше обучение на новый уровень.

В общем, Алгебра I фокусируется на основах понимания и упрощения задач. Учащиеся работают над тем, чтобы логически продумать этапы решения проблемы, не делая немедленных выводов или решений. Кроме того, учащихся учат объяснять отношения между уравнениями, давать словесные описания графиков, таблиц и диаграмм и предсказывать форму фигур на основе математических соотношений. Репетиторы Varsity Tutors предлагают такие ресурсы, как бесплатные практические тесты по алгебре 1, которые помогут вам в самостоятельном обучении.

Общие темы по алгебре I включают:

  • Арифметика с полиномиальными и рациональными выражениями: учащимся предлагается упростить числовые выражения с помощью порядка операций, разложить переменные в числовые уравнения и упростить сложные выражения с помощью различных комбинаций чисел и переменных.

  • Создание выражений: используя графики и таблицы в качестве ориентира, учащимся предлагается определить взаимосвязь между двумя или более переменными. Например, учащимся может быть предоставлена ​​таблица пройденного расстояния и времени, необходимого для преодоления этого расстояния. Ожидается, что учащиеся определят, как пройденное расстояние влияет на затраченное время (удвоение пройденного расстояния требует удвоения времени при той же скорости).

  • Рассуждения с помощью уравнений и неравенств: учащиеся, изучающие алгебру I, должны найти значение переменных, упрощая числовые выражения. Кроме того, студентов учат, как графически отображать эти решения в системах координатной плоскости. Также рассматриваются неравенства и определение того, как будет затеняться график системы координат на основе численного решения.

  • Видение структуры в выражении: использование рассуждений с помощью уравнений и неравенств в качестве основы, учащихся учат писать алгебраические выражения и неравенства на основе графиков, а иногда и таблиц данных.

Ключом к успеху в алгебре I является постоянная практика. В то время как некоторые учащиеся будут иметь опыт упрощения выражений, добавление графиков, диаграмм, неравенств и факторизации будет новым для других. Общие стратегии достижения успеха включают просмотр кратких резюме в учебниках перед выполнением домашних заданий и отработку дополнительных 10–15 заданий после выполнения назначенных отрывков домашнего задания. Часто учащиеся изучают шаблоны, необходимые для решения задач, путем постоянного повторения вместо того, чтобы читать разделы книги.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *