支点(无限接近的根号修改创新版)

本文探讨了一种基于支点迭代的方法,通过数学公式详细解析了如何从初始值出发逐步逼近根号的目标值,并将其转化为角度问题进行求解。文中还提供了一段 Lisp 语言的实现代码,用于验证迭代过程的有效性。

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支点(无限接近的根号修改创新版)

x={1/sqrt(2)}*sqrt(1-x)  (init value   x=1/sqrt(2) )  !initvalue  must  change tow

Go

a(n)={1/sqrt(2)}*sqrt(1-a(n-1))

Go

设置

a(n-1)=cos angel(n-1);

Go

cos  angel (n) = {1/sqrt(2)} * sqrt (1 -  cos angel(n-1) )

GO

cos  angel (n) = {1/sqrt(2)} * (sqrt 2)*sin   angel(n-1)/2

Go

cos  angel (n) = sin   angel(n-1)/2

 

Go

angel (n)=pi/2 - angel(n-1)/2     //modify  here

Go

init value  x=1/sqrt(2)

angel 1=pi/4

Go

解符号角差分方程:

angel n=pi/6*(-1/2)^n+pi/3

 

 

(defun pow (num count)

(if (> count 0)

      (* num (pow num (- count 1) ) )

    1

)

)

 

(defun  expr (n)

(if (eq  n 1)

       (/ (sqrt  2) 2)

       (/ (sqrt  (-  1   (expr (-  n 1))))

          (sqrt  2.0))))

 

 

 

(setq  pi  3.1415926)

 

 

(defun  formula (n)

(cos (+  (*  (/  pi  6) 

        (pow  (-  0  (/  1.0  2)) n ))

        (/ pi  3))))

 

 

 

(defun  test (n)

(if (> n 0)

  (progn 

       (print (formula n))

       (print  'compare)

       (print (expr n))

       (test  (- n 1) ))

  (print 'over)))

 

(test  10) 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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