17、电路分析中的拉普拉斯变换应用详解

电路分析中的拉普拉斯变换应用详解

在电路分析领域,拉普拉斯变换是一种强大的工具,它能够将时域中的电路问题转化为复频域中的代数问题,从而简化分析过程。本文将通过多个具体的电路问题,详细介绍拉普拉斯变换在电路分析中的应用。

1. 并联电路问题
问题 12 - 19

此问题要求使用拉普拉斯变换求出不同条件下 (t > 0) 时的电流 (i(t))。
- 情况 (a) :已知方程 ( + 5i = 3u(t)) 且 (i(0) = 4)。首先对该方程进行拉普拉斯变换,得到 (L [i (t) ] = I (s))。通过代入相关条件并进行一系列运算,利用部分分式展开技术,设 ( ),比较系数得到 (A + B = 4) 和 (2.5A = 1.5),解得 (A = 0.6),(B = 3.4),最终得出电流表达式。
- 情况 (b) :根据已知条件,考虑 (L [i] = I(s)) 和 (L [δ(t)] = 1),对给定方程进行拉普拉斯变换,整理得到 ((s^2 + 4s + 3) I(s) = 3s)。再次使用部分分式展开,比较系数解得 (A = - 1.5),(B = 4.5),进而得到电流 (i(t) = 1.5 (3e^{-3t} - e^{-t}) u(t) A)。
- 情况 (c) :对于 (t > 0),应用基尔霍夫电流定律,结合电容和电阻的电压关系,得到微分方程。考虑初始条件 (i(0 - ) = 10 A),进行拉普拉斯变换并使用部分分式展开,最终得到 (i(t) = 5 (1 + e^{-4t}) u(t)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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