这个是怎么阿基米德原理推导公式的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-17 04:05 标签： lm曲线推导
v²-v0²=2ax这公式是怎么推导的？_百度知道
v²-v0²=2ax这公式是怎么推导的？
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初速度v0,末速度v加速度at=(v-v0)/ax=v0*t+1/2at^22x=2v0*(v-v0)/a+(v-v0)^2/a2ax=2v*v0-2v0^2+v^2-2vv0+v0^22ax=v^2-v0^2
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x1 &- rnorm(10^5);
x2 &- rnorm(10^5);
plot(x1,x2,pch='.',asp=1,col='grey')
abline(v=0,lty=2);
abline(h=0,lty=2);
abline(c(0,1),lty=3,col='blue');
abline(c(0,-1),lty=3,col='red');
#以下代码每次运行代表抽一个个案
(i = sample(1:10^5,1))
arrows(0,0,x1[i],x2[i])
xm &- mean(c(x1[i],x2[i]))
arrows(xm,xm,x1[i],x2[i],col='red')
arrows(0,0,x1[i]-xm,x2[i]-xm,col='red')
arrows(0,0,xm,xm,col='blue')
如果理解了上面这幅图（不需要理解生成图的 R 代码），你可能会发现关键在于两个独立的正态分布相乘得到的二元正态分布可以随便旋转而不改变密度。这是正态分布本质的特性，其它分布是不行的。（其实，从正圆密度等高线甚至还可以反推出正态分布的密度表达式: ）。看懂上面那幅图，接着可以看下面这张图，样本量从 2 变到 3，还是0、还是1，新坐标架的第一个轴是旧坐标架单位向量所指向的方向。是自由分布在二维（=N-1）日晷盘面红向量的长度平方。看懂之后，再让和等于一般情形的取值。再看懂之后，让推广到具身认知无法体验的更高维空间。以上这两幅图的例子都是回归方程只有截距项参数的特例情形。随着回归方程模型自变量个数增加到 p，参数个数（拟合值的自由维度）增加到 1 + p 。用 观测值 = 模型拟合值 + 残差 的正交分解，N 维度的观测值投影在 (1+p)
和 (N-1-p) 两个正交的子空间。后者的维度就是残差的自由维度。文献教材所谓模型的自由度，大部分情形都是指「模型的残差自由维度」，极少数情形是指「模型的拟合值空间自由维度」赞同 104 条评论分享收藏感谢收起扫二维码下载作业帮
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y=a(x-x1)(x-x2)是怎么推导出来的?
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这抛物线与x轴相交的交点为（x1,0）,（x2,0）即方程ax²+bx+c=0的根就是x1,x2实际该方程可以设为a(x-x1)(x-x2)=0对抛物线来讲就可以设为y=a(x-x1)(x-x2)或者你这样想令y=0,即a(x-x1)(x-x2)=0其两根为x1,x2恰好是抛物线与x轴相交的交点（x1,0）,（x2,0）
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这个等式是怎么得来的？求证明过程
软件工程师，应用数学专业
不用证明，这本来就是e的定义。
智能科学专业
因为这个式子就是自然底数的一个定义。。。四种自然底数的定义是等价的，可以互相转换。。
这个证明我在欧拉的书上看过，等式比较多，我就不详细列了，我把思路告诉你吧。首先，先设a^x=1+Kx，其中x必须是趋向于0的无穷小，这个等式才成立,在图上画一画,这是很明显的.导数原理然后，两边都进行i次方，得到a^(ix)=(1+Kx)^(i)，这个i必须是与z/x,也就是说一个同价无穷大,这样ix就会等于一个有限数z最后将前面的等式用牛顿二项式定理展开,a^z会等于一个含K和i的无穷级数,因为i是无穷大,利用(i+有限数)/i=1在级数里又可以约去,就会得到一个只关于K的无穷级数,然后我们规定k=1,z=1时候,a^z=e.返回前面去,可以得出 e^(ix)=(1+x)^i
因为ix=z, x是无穷小 i是无穷大 z是有限数,所以e^z=(1+z/i)^i 注意i是无穷大,所以就是极限状况.
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请问s=v0t+at^2/2这个公式是如何推导出来的?
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位移=平均速度*时间初始速度为v0t秒时的速度v=v0+at所以平均速度=(v0+v)/2所以位移s=平均速度*时间=(v0+v)/2*t=(v0+v0+at)/2*t=v0t+(1/2)at^2
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这个公式的推导要用到极限吧..貌似..记得不太清了其实就是对时间求二阶导
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