Реши подробно объясняя теорию нужную для решения з...
創建於:2025年12月24日
使用 GPT-5.2 Thinking 回答 Chat01
創建於:2025年12月24日
使用 GPT-5.2 Thinking 回答 Chat01
pythonfrom PIL import Image, ImageEnhance img=Image.open('/mnt/data/IMG_8166.jpeg') img.size (1280, 960)
pythonimport matplotlib.pyplot as plt, numpy as np plt.figure(figsize=(10,7)) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.show()
pythonimg_rot=img.rotate(90, expand=True) # rotate counterclockwise? Actually 90 makes CCW plt.figure(figsize=(7,10)) plt.imshow(img_rot) plt.axis('off') plt.show()
pythonimg_rot2=img_rot.rotate(180, expand=True) plt.figure(figsize=(7,10)) plt.imshow(img_rot2) plt.axis('off') plt.show()
python# enhance contrast enh=ImageEnhance.Contrast(img_rot2).enhance(1.5) enh=ImageEnhance.Sharpness(enh).enhance(2.0) plt.figure(figsize=(9,12)) plt.imshow(enh) plt.axis('off') plt.show()
pythonimport numpy as np arr=np.array(enh) # crop region around problem 9 (approx lower mid) crop=enh.crop((220,650,1050,860)) plt.figure(figsize=(10,4)) plt.imshow(crop) plt.axis('off') plt.show()
pythoncrop=enh.crop((150,750,1150,1040)) plt.figure(figsize=(10,5)) plt.imshow(crop) plt.axis('off') plt.show()
pythoncrop2=enh.crop((280,790,900,910)) # enlarge by resize crop2_big=crop2.resize((crop2.size[0]*3, crop2.size[1]*3)) plt.figure(figsize=(12,4)) plt.imshow(crop2_big) plt.axis('off') plt.show()
pythonimport sympy as sp x,y=sp.symbols('x y', real=True) r2=x**2+y**2 D=(1+r2)**3 u=(x**3-3*x*y**2)/D v=(3*x**2*y-y**3)/D ux=sp.diff(u,x) uy=sp.diff(u,y) vx=sp.diff(v,x) vy=sp.diff(v,y) sp.simplify(ux-vy), sp.simplify(uy+vx) (6*(-x**2*(x**2 - 3*y**2) + y**2*(3*x**2 - y**2))/(x**2 + y**2 + 1)**4, 24*x*y*(-x**2 + y**2)/(x**2 + y**2 + 1)**4)
pythonnum1=sp.factor(-x**4+6*x**2*y**2 - y**4) num1 -(x**2 - 2*x*y - y**2)*(x**2 + 2*x*y - y**2)
pythonsol=sp.solve([sp.factor(-x**4+6*x**2*y**2 - y**4), sp.factor(24*x*y*(y**2-x**2))],[x,y], dict=True) sol[:10], len(sol) ([{x: 0, y: 0}], 1)
pythony=sp.Symbol('y', real=True) A=(1-y)*sp.cos(y)+y*sp.sin(y) I=sp.integrate(A,y) sp.simplify(I) -sqrt(2)*y*sin(y + pi/4) + 2*sin(y) - cos(y)
pythonx=sp.Symbol('x', real=True) u_expr=sp.exp(x)*A u_y=sp.diff(u_expr,y) sp.simplify(u_y) (sqrt(2)*y*sin(y + pi/4) - cos(y))*exp(x)
pythonu_xx=sp.diff(u_expr,x,2) u_yy=sp.diff(u_expr,y,2) sp.simplify(u_xx+u_yy) 2*sqrt(2)*exp(x)*sin(y + pi/4)
pythoncrop=enh.crop((0,200,1280,370)) crop_big=crop.resize((crop.size[0]*2,crop.size[1]*2)) plt.figure(figsize=(12,5)) plt.imshow(crop_big) plt.axis('off') plt.show()
pythonu_expr2=sp.exp(-x)*A sp.simplify(sp.diff(u_expr2,x,2)+sp.diff(u_expr2,y,2)) 2*sqrt(2)*exp(-x)*sin(y + pi/4)
pythonA3=(1-y)*sp.cos(x)+y*sp.sin(x) u_expr3=sp.exp(x)*A3 sp.simplify(sp.diff(u_expr3,x,2)+sp.diff(u_expr3,y,2)) 2*(y*cos(x) + (y - 1)*sin(x))*exp(x)
pythonA4=(1-y)*sp.cos(y)-y*sp.sin(y) u_expr4=sp.exp(x)*A4 sp.simplify(sp.diff(u_expr4,x,2)+sp.diff(u_expr4,y,2)) -2*sqrt(2)*exp(x)*cos(y + pi/4)
pythoncrop=enh.crop((110,250,900,330)) crop_big=crop.resize((crop.size[0]*4,crop.size[1]*4)) plt.figure(figsize=(16,4)) plt.imshow(crop_big) plt.axis('off') plt.show()
pythoncrop=enh.crop((0,310,1280,430)) crop_big=crop.resize((crop.size[0]*3,crop.size[1]*3)) plt.figure(figsize=(16,4)) plt.imshow(crop_big) plt.axis('off') plt.show()
pythonA5=(1-x)*sp.cos(y)+y*sp.sin(y) u_expr5=sp.exp(x)*A5 sp.simplify(sp.diff(u_expr5,x,2)+sp.diff(u_expr5,y,2)) 0
pythonimport cv2, numpy as np, PIL.ImageOps as ops import matplotlib.pyplot as plt img_cv=cv2.imread('/mnt/data/IMG_8166.jpeg') # rotate to get problem 2 area and enhance img_cv=cv2.rotate(img_cv, cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE) img_cv=cv2.rotate(img_cv, cv2.ROTATE_180) # crop around problem2 text h,w=img_cv.shape[:2] crop=img_cv[310:430, 0:w] gray=cv2.cvtColor(crop, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # increase contrast via adaptive threshold th=cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,31,5) plt.figure(figsize=(14,4)) plt.imshow(th, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()
pythonw=sp.Symbol('w') R=sp.simplify((4+3*w+w**2)/(4+w)) sp.series(R,w,0,4) 1 + w/2 + w**2/8 - w**3/32 + O(w**4)
pythonE=sp.series(sp.exp(2*w)*R,w,0,4) E 1 + 5*w/2 + 25*w**2/8 + 245*w**3/96 + O(w**4)
pythonz=sp.Symbol('z') L=sp.log(1-z) sp.series(L**2/z**3, z, 0, 3) # up to z^2? but order includes negative 1/z + 1 + 11*z/12 + 5*z**2/6 + O(z**3)
pythonz=sp.Symbol('z') h=(z**2-4*z+3)/(z*(z+1)) sp.apart(h,z) 1 - 8/(z + 1) + 3/z
pythonz=sp.Symbol('z') g=sp.exp(z)/(1+z)**2 res0=sp.diff(g,z,2).subs(z,0)/2 resm1=sp.diff(sp.exp(z)/z**3,z).subs(z,-1) # as above res0_simpl=sp.simplify(res0) resm1_simpl=sp.simplify(resm1) res0_simpl, resm1_simpl (3/2, -4*exp(-1))
pythons=sp.Symbol('s') F=s/(s**2+9) sp.simplify(sp.diff(F,s,2)) 2*s*(s**2 - 27)/(s**2 + 9)**3
Ниже решены все 10 пунктов с нужной теорией (ТФКП).
Обозначаем , .
Дано
Заметим:
поэтому
Зависимость от обычно ломает голоморфность.
Теория: если , то комплексно дифференцируема в точке выполнены К–Р:
Проверка (сокращённо по результату вычислений): К–Р выполняются только в точке . Во всех других точках — нет.
Значит:
Про конформность: конформность в точке требует голоморфна в окрестности и . Тут даже в производная:
Итог: дифференцируема только в , нигде не конформна.
По фото:
Ключевая теория: в односвязной области (а односвязна) у функции существует гармоническая сопряжённая тогда и только тогда, когда гармонична:
Считаем:
Вывод: при данном не существует , чтобы была голоморфной (в любой окрестности), потому что не гармонична.
⚠️ На практике в таких задачах часто бывает опечатка: вместо стоит .
Если бы былотогда , и
причём автоматически.
Теория: , где .
В полюс 2-го порядка (из-за ).
Положим , тогда , , и
Разложение до (главная часть + 2 регулярных члена):
Отсюда
Теория: при
Тогда , и
Значит в простой полюс, и
Теория:
Разложим:
Тогда
Полюса внутри: (2-го порядка), (простой).
Теория: .
Сумма: . Тогда
Внутри контура: (2-го порядка) и (3-го порядка).
Сумма: . Тогда
Теория (Лаплас):
Здесь , . Значит
Считаем:
Итак
Нужны простые полюса:
Условие при запрещает добавлять ненулевую константу/полином, поэтому можно взять
Оба полюса внутри , значит
Если хочешь, могу оформить это как аккуратный конспект “теория + шаблоны” (К–Р, Лоран, вычеты, бесконечность, контурные интегралы), чтобы по нему решать любые варианты.
Напиши теорию про уравнение коши Римана класс вычета порядка 1 2 3 для комплексного числа
Ниже — компактная, но “экзаменно-полезная” теория: Коши–Риман, и вычеты для полюсов 1/2/3-го порядка (и что такое “класс/тип особенности”).
Пусть
Определение производной:
существует и не зависит от направления, по которому .
Если имеют непрерывные частные производные в окрестности точки (то есть ), то:
Это и есть уравнения Коши–Римана.
Если К–Р выполнены, то
Если голоморфна в окрестности и , то отображение конформно в : сохраняет углы и ориентировку (малые фигуры переходят в подобные, повернутые и растянутые).
Точка — изолированная особая точка , если голоморфна в проколотой окрестности .
Разложение Лорана:
Тип особенности:
Вычет:
— коэффициент при .
Если у в простой полюс, то есть
то
Если голоморфны, , (то есть нуль 1-го порядка), тогда:
Если — полюс 2-го порядка, то
и вычет — это .
Потому что становится “почти аналитической” и производная вытаскивает коэффициент при .
Если — полюс 3-го порядка, аналогично:
Если — полюс порядка , то
Теорема о вычетах:
где сумма по всем изолированным особым точкам внутри контура (ориентация положительная).
Если хочешь, пришли конкретную функцию из задания — скажу тип особенности (устранимая/полюс /существенная) и быстро выберу формулу для вычета (лимит / / производные).