43、多重积分中的变量变换与相关概念解析

多重积分中的变量变换与相关概念解析

1. 物体运动相关结论

在物体运动的研究中,不同形状物体的表现有所不同。对于实心球,当满足特定条件(d < 0 且 e < 0)时,经过计算可得 LW = 2/5;对于空心球,在相应条件(d < u 且 e < 1)下,运用洛必达法则可算出 LW = 2/3。综合来看,物体完成运动的顺序为:实心球(LW = 2/5)、实心圆柱(LW = 1/2)、空心球(LW = 2/3)、空心圆柱(LW = 1)。

2. 变量变换中的雅可比行列式计算

2.1 二维变量变换

在二维变量变换中,雅可比行列式起着重要作用。以下是一些常见的二维变量变换及其雅可比行列式的计算:
- 若 { = 5x - y,| = x + 3y,则雅可比行列式为:
[
\begin{vmatrix}
\frac{\partial \xi}{\partial x} & \frac{\partial \xi}{\partial y} \
\frac{\partial \eta}{\partial x} & \frac{\partial \eta}{\partial y}
\end{vmatrix}
=
\begin{vmatrix}
5 & -1 \
1 & 3
\end{vmatrix}
= 5\times3 - (-1)\times1 = 16
]
- 若 { = xy,| = x/y,则雅可比行列式为:
[
\begin{vmatrix} <

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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