Y модуль cosx: y=|cos x| как пойдет график косинус икс по модулю? желательно с картинкой. заранее

исследуйте функцию на четность и периодичность укажите основной период

Ответы

y(-x)=cos(-x)+|ctg(-x)|=cosx+|ctgx|=y, значит функция четная. Период равен периоду косинуса и равен 2 пи 09.11.14

cos-функция четная ctg — функция нечетная, тогда у(-х)=cos(-х)+|ctg(-х)| =cosх+|-ctgх| =cosх+|ctgх| =у(х) Следовательно данная функция четная. Период cos(х) равна 2п, а |ctg(-х)| равна п. Следовательно период данной функци = 2п 09.11.14

Михаил Александров Читать ответы

Андрей Андреевич Читать ответы

Eleonora Gabrielyan Читать ответы

Посмотреть всех экспертов из раздела Учеба и наука

Похожие вопросы

Саша, Юра и Олег вместе сделали для новогодних гирлянд 48 бумажных фонариков. Олег сделал 12 фонариков. Сколько фонариков сделал Саша, если он сделал на 6 фонариков меньше, чем Юра?

5 класс Жучка тяжелее кошки в 3 раза, мышка легче кошки в 10 раз, репка тяжелее мышки в 60 раз. Во сколько раз репка тяжелее Жучки? Ответ Обоснуйте Помогите пожалуйста

помогите плиз , решить задачу!!! в первой связке на 56 шаров больше, чем во второй. сколько шаров в каждой связке, если во второй связке в 5 раз меньше шаров, чем в первой?

Помогите с Географией1 определите поясное время в якутске если в самаре 16 часов2 где поясное время больше и на сколько : в красноярске или в москве 3 определите поясное время в симферополе если

решить задачу уменьшаемое на 24 больше разности, вычитаемое на 32 меньше уменьшаемого запишите равенство с таким уменьшаемым ,

Пользуйтесь нашим приложением

Питон | Функция math.cos()

Сохранить статью

• Уровень сложности: Средний
• Последнее обновление: 20 мар, 2019

Читать

Обсудить

Улучшить статью

Сохранить статью

В Python математический модуль содержит ряд математических операций, которые можно легко выполнить с помощью модуля.

math.cos() Функция возвращает косинус значения, переданного в качестве аргумента. Значение, переданное в эту функцию, должно быть в радианах.

Синтаксис: Math.cos (x)

Параметр:
x: значение, которое должно быть передано в COS ()

Возврат: Возвращает косинус. 1:

import math        a = math.pi / 6 Печать ( "Значение косинуса PI / 6 IS:" , конец = "") Print ") ( 369 ") ( 369 "). )

Вывод:

Значение косинуса пи/6: 0,8660254037844387
 

 
Код #2:

импорт математика import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt      in_array = np.linspace( - ( 2 * np.pi), 2 * np.pi, 20 )     out_array = []     for i in range ( len (in_array)):      out_array. append(math.cos(in_array[i])) I + = 1 33923 9003 .0026 print ( "\nout_array : " , out_array)      plt.plot(in_array, out_array, color = 'red' , marker = "o" )  plt.title( "math.cos()" )  plt.xlabel( "X" )  plt. ylabel( "Y" )  plt.show()

Output:

in_array : [-6.28318531 -5.62179738 -4.96040945 -4.293 -3.6376336 -2.97624567
-2.31485774 -1.65346982 -0.99208189 -0.33069396 0.33069396 0.99208189
1.65346982 2.31485774 2.97624567 3.6376336 4.293 4.96040945
5.62179738 6.28318531]

out_array : [1.0, 0.7891405093963934, 0.2454854871407988, -0.40169542465296987, -0.8794737512064891, -0.9863613034027223, -0.6772815716257412, -0.08257934547233249, 0.5469481581224268, 0.9458172417006346, 0.9458172417006346, 0.5469481581224268, -0.0825793454723316, -0.6772815716257405, -0.9863613034027223, -0.8794737512064893, -0.40169542465296987, 0.2454854871407988, 0.7891405093963934, 1.0]

Related Статьи

Что нового

Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство просмотра нашего веб-сайта. Используя наш сайт, вы подтверждаете, что вы прочитали и поняли наши Политика в отношении файлов cookie и Политика конфиденциальности

BIONINF 501 Модуль 4 (Оптимизация)

Похоже, что Юнь-Вей Шан и Ю-Хуан Цю утверждают, что локальные минимумы существуют в 4-м измерении при (-0,77565923, 0,61309337, 0,38206285, 0,14597202) в «Примечании к Расширенная функция Розенброка». Авторы использовали приличный градиент в качестве метода, чтобы найти это, однако я не могу воспроизвести их результаты с помощью этого метода.

Моя оценка экстремумов чрезвычайно близка к теоретическим аналогам, указанным как (1, 1, 1, 1). 92) } # начальное предположение для первых минимумов initial_x_rb <- c(0, 0, 0, 0) #начальное условие, функция, метод x_optimal_rb <- optim(initial_x_rb, f_rb, method="BFGS") # выполняет минимизацию x_min_rb <- x_optimal_rb$par # x_min содержит значения домена, при которых достигается (локальный) минимум x_min_rb # критическая точка/вектор

 ## [1] 0. 9999755 0.9999517 0.9998969 0.9997934 

 # значение первого экстремума целевой функции
x_optimal_rb$значение 92
  возврат (с (z1))
}
# это начальное предположение обеспечивает глобальные минимумы
soll_mb<-solnp(c(10,10), fun = f_mb, ineqfun = eqn1, ineqLB = -Inf, ineqUB = 25) 

 ##
## Iter: 1 fn: 5.1975 Pars: 2.84730 2.98609
## Iter: 2 fn: 3.7293 Pars: -0.31540 -0.18946
## Iter: 3 fn: -2.0772 Pars: -1.57019 -1.05530
## Iter: 4 fn: -105.7839 Pars: -3.04970 -1.55482
## Iter: 5 fn: -106.7645 Pars: -3.13025 -1.58214
## Iter: 6 fn: -106.7645 Pars: -3.13025 -1.58214
## solnp--> Завершено за 6 итераций 92)
 z2 = (x[1] %% 4) + (x[2]/2)
 г3 = х[3]
 возврат (с (z1, z2, z3))
}  фунт = с(-1000,-1000,-1000)
уб = с(1000,1000,100)
lh <- c(-Inf, -Inf, -Inf) # проверяется нижняя граница, и она не меняется при c = -100 и c = -1000
гм <- с(50, 1,5, Inf)
# это первоначальная догадка, использующая максимальный диапазон в пределах заданных ограничений
x0 <- c(49.
No related posts.