25、Python 中的数学表达式与开放数据源

Python 中的数学表达式与开放数据源

1. LaTeX 在 Python 中的使用

LaTeX 在 Python 中被广泛应用,以下是不同场景下使用 LaTeX 表示数学表达式的方法。

1.1 使用 matplotlib

可以直接将 LaTeX 表达式作为可接受该参数的各种函数的参数。例如,使用 title() 函数绘制图表标题:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title(r'$\alpha > \beta$')

1.2 在 IPython Notebook 的 Markdown 单元格中

在两个 $$ 之间输入 LaTeX 表达式,如:

$$c = \sqrt{a^2 + b^2}$$

1.3 在 IPython Notebook 的 Python 2 单元格中

Math() 函数中输入 LaTeX 表达式:

from IPython.display import display, Math, Latex
display(Math(r'F(k) = \int_{-\infty}^{\infty} f(x) e^{2\pi i k} dx'))
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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