11. ЭЛЕКТРИЧЕСКОЕ И МАГНИТНОЕ ПОЛЕ

Задача 34. Два точечных электрических заряда q 1 , q 2 имеют координаты (X 1 ,Y 1) и (X 2 ,Y 2). Рассчитайте распределение потенциала электрического поля, постройте эквипотенциальные линии и поверхность φ=φ(x,y).

Потенциал электрического поля, создаваемого зарядами q i с координатами (X i ,Y i), i=1, 2, ... в точке (x,y) равен:

Результаты расчета эквипотенциальных линий и поверхности φ=φ(x,y) --- в документе 24.mcd. Заряды положительные, поэтому по мере приближения к каждому из них потенциал возрастает.

Задача 35. Рядом с заряженной пластиной расположены два точечных заряда. Изучите распределение потенциала и постройте силовые линии напряженности электрического поля.

Зависимость φ=φ(x,y) определяется как в предыдущей задаче, напряженность электрического поля в двумерном случае равна:

Для построения силовых линий вычисляются проекции вектора напряженности на оси координат и создается матрица E i,j:=Ex(x i ,y j)+ 1i· Ey(x i ,y j) и нормированная матрица A i,j , используемая для построения векторного поля (25.mcd).

Задача 36. Рассчитайте индукцию магнитного поля, создаваемого двумя витками с током, и постройте силовые линии в случаях, когда токи сонаправлены и противоположно направлены.

Рассмотрим виток с током, лежащий в плоскости XOY, с центром в точке O. Разобъем его на элементы dl s , определим элементарный магнитный момент, создаваемый каждым элементом в точке наблюдения, и просуммируем их.

Элемент витка и точка наблюдения имеют координаты (r·cosφ s , r·sinφ s , 0), и (x, y, z) соответственно. Для расчета индукции магнитного поля используется закон Био--Савара--Лапласа:

где μ 0 --- магнитная постоянная, I --- сила тока. Решение приведено в документе 26.mcd. Витки расположены параллельно плоскости XOY, на экране получаются силовые линии магнитного поля в плоскости YOZ.

Задача 37. В рассмотренном случае постройте график зависимости модуля индукции магнитного поля от координаты вдоль оси витков с током и перпендикулярно ей.

Задача 38. Получите проекции вектора индукции магнитного поля на плоскость перпендикулярную оси соленоида (витка) с током.

Задача 39. Рассчитайте магнитное поле, создаваемое двумя (тремя) параллельными проводниками, по которым текут токи в различных направлениях.

Задача 40. Изучите магнитное поле, создаваемое соленоидом и прямолинейным проводником с током. Получите проекции индукции магнитного поля на плоскость, содержащую проводник с током.

Задача 41. Имеется два соленоида, расположенных соосно по отношению друг к другу. Постройте силовые линии магнитного поля в случаях, когда токи текут в одном направлении и в противоположных направлениях (27.mcd).

Часть 3. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений в Mathcad

Ряд Фурье на произвольном отрезке

Часть 2. Разложение функций в ряд Фурье

Действия с комплексными числами

Часть 1. Вычисления с комплексными числами в Mathcad

Лекция № 5

Тема: «Комплексные переменные. Разложение функций в ряд Фурье. Решение дифференциальных уравнений »

В Mathcad определена мнимая единица i: и, следовательно, определены комплексные числа и операции с ними.

Z=a+bi – алгебраическая форма записи комплексного числа.

a – действительная часть, b – мнимая часть

Экспоненциальная (показательная) форма записи комплексного числа,

А – модуль, φ – аргумент (фаза)

Тригонометрическая форма записи комплексного числа.

Связь величин: a=A cos φ b=A sin φ

Z1=a1+j·b1, Z2=a2+j·b2

a) Сложение (вычитание) Z3=Z1±Z2=(a1±a2)+j·(b1±b2)

б) Умножение c·Z1=a·c+j·b·c

Z3=Z1·Z2=(a1·a2-b1·b2)+j·(a1·b2+a2·b1)=A1A2ej(φ1+φ2)

в) Деление

г) Возведение в степень n (натуральную)

д) Извлечение корня: , где k =0,1,2…n-1

Машина принимает только радианы!!! радиан=градус градус=радиан

Примеры:

Функция f(x) абсолютно интегрируема на отрезке [-p;p], если существует интеграл. Каждой абсолютно интегрируемой на отрезке [-p;p] функции f(x) можно поставить в соответствие её тригонометрический ряд Фурье:

Коэффициенты тригонометрического ряда Фурье называют коэффициентами Фурье и вычисляют по формулам Эйлера – Фурье: ,

Обозначим n – ю частичную сумму ряда Фурье кусочно – гладкой на отрезке [-p;p] функции f(x). Среднеквадратичное отклонение определяется по формуле:

Для любой ограниченной интегрируемой на [-p;p] функции f(x) частичная сумма её ряда Фурье является тригонометрическим многочленом наилучшего приближения n-ой степени.

Пример:

На графиках видно, как сходятся частичные суммы ряда Фурье. В окрестностях точек непрерывности функции f(x) разность между значением функции в точке х и значением частичной суммы ряда в этой точке стремится к нулю при n®¥, что полностью соответствует теории, поскольку в этом случае. Видно также, что разность стремится к нулю тем скорее, чем дальше от точек разрыва функции расположена точка х.

Пример:

Для кусочно – гладкой функции на отрезке [-L;L] функции f(x) задача о разложении в ряд Фурье на отрезке [-L;L] линейной заменой сводится к задаче о разложении функции на отрезке [-p;p]:

Рассмотрим упрощения в рядах Фурье при различных условиях симметрии:

формула (1) формула (2)

Пусть необходимо найти решение уравнения

с начальным условием. Такая задача называется задачей Коши . Разложим искомую функцию в ряд вблизи точки и ограничимся первыми двумя членами разложения. Учтя уравнение (1) и обозначив, получаем Эту формулу можно применять многократно, находя значения функции во все новых и новых точках.

Такой метод решения обыкновенных дифференциальных уравнений называется методом Эйлера . Геометрически метод Эйлера означает, что на каждом шаге мы аппроксимируем решение (интегральную кривую) отрезком касательной, проведенной к графику решения в начале интервала. Точность метода невелика и имеет порядок h . Говорят, что метод Эйлера – метод первого порядка, то есть его точность растет линейно с уменьшением шага h .

Существуют различные модификации метода Эйлера, позволяющие увеличить его точность. Все они основаны на том, что производную, вычисленную в начале интервала, заменяют на среднее значение производной на данном интервале.

Математический смысл преобразования Фурье состоит в представлении сигнала у(х) в виде бесконечной суммы синусоид вида F(v)sin(vx). Функция F(v) называется преобразованием Фурье или интегралом Фурье, или Фурье-спектром сигнала. Ее аргумент v имеет смысл частоты соответствующей составляющей сигнала. Обратное преобразование Фурье переводит спектр F(V) в исходный сигнал у(х). Согласно определению,

Как видно, преобразование Фурье является существенно комплексной величиной, даже если сигнал действительный.

Преобразование Фурье действительных данных

Преобразование Фурье имеет огромное значение для различных математических приложений, и для него разработан очень эффективный алгоритм, называемый БПФ (быстрым преобразованием Фурье). Этот алгоритм реализован в нескольких встроенных функциях Mathcad, различающихся нормировками.

• fft(y) - вектор прямого преобразования Фурье;
• FFT(Y) - вектор прямого преобразования Фурье в другой нормировке;
• ifft(v) - вектор обратного преобразования Фурье;
• IFFT(V) - вектор обратного преобразования Фурье в другой нормировке;
• у - вектор действительных данных, взятых через равные промежутки значений аргумента;
• v - вектор действительных данных Фурье-спектра, взятых через равные промежутки значений частоты.

Аргумент прямого Фурье-преобразования, т. е. вектор у, должен иметь ровно 2 n элементов (n - целое число). Результатом является вектор с 1+2 n-1 элементами. И наоборот, аргумент обратного Фурье-преобразования должен иметь 1+2 n-1 элементов, а его результатом будет вектор из 2 n элементов. Если число данных не совпадает со степенью 2, то необходимо дополнить недостающие элементы нулями.

Рис. 15.24. Исходные данные и обратное преобразование Фурье (листинг 15.20)

Пример расчета Фурье-спектра для суммы трех синусоидальных сигналов разной амплитуды (показанных в виде сплошной кривой на рис. 15.24), приведен в листинге 15.20. Расчет проводится по N=128 точкам, причем предполагается, что интервал дискретизации данных ух равен А. В предпоследней строке листинга применяется встроенная функция if ft, а в последней корректно определяются соответствующие значения частот Qx. Обратите внимание, что результаты расчета представляются в виде модуля Фурье-спектра (рис. 15.25), поскольку сам спектр является комплексным. Очень полезно сравнить полученные амплитуды и местоположение пиков спектра с определением синусоид в листинге 15.20.

Листинг 15.20. Быстрое преобразование Фурье

Рис. 15.25. Преобразование Фурье (листинг 15.20)

Результат обратного,преобразования Фурье показан в виде кружков на том же рис. 15.24, что и исходные данные. Видно, что в рассматриваемом случае сигнал у(х) восстановлен с большой точностью, что характерно для плавного изменения сигнала.

Преобразование Фурье комплексных данных

Алгоритм быстрого преобразования Фурье для комплексных данных встроен в соответствующие функции, в имя которых входит литера "с".

• cfft(y) - вектор прямого комплексного преобразования Фурье;
• CFFT(y) - вектор прямого комплексного преобразования Фурье в другой нормировке;
• icfft(y) -вектор обратного комплексного преобразования Фурье;
• ICFFT(V) - вектор обратного комплексного преобразования Фурье в другой нормировке;
• у - вектор данных, взятых через равные промежутки значений аргумента;
• v - вектор данных Фурье-спектра, взятых через равные промежутки значений частоты.

Функции действительного преобразования Фурье используют тот факт, что в случае действительных данных спектр получается симметричным относительно нуля, и выводят только его половину (см. выше разд. "Преобразование Фурье действительных данных" этой главы). Поэтому, в частности, по 128 действительным данным получалось всего 65 точек спектра Фурье. Если к тем же данным применить функцию комплексного преобразования Фурье (рис. 15.26), то получится вектор из 128 элементов. Сравнивая рис. 15.25 и 15.26, можно уяснить соответствие между результатами действительного и комплексного Фурье-преобразования.

Рис. 15.26. Комплексное преобразование Фурье (продолжение листинга 15.20)

Двумерное преобразование Фурье

В Mathcad имеется возможность применять встроенные функции комплексного преобразования Фурье не только к одномерным, но и к двумерным массивам, т. е. матрицам. Соответствующий пример приведен в листинге 15.21 и на рис. 15.27 в виде графика линий уровня исходных данных и рассчитанного Фурье-спектра.

Листинг 15.21. Двумерное преобразование Фурье

Рис. 15.27. Данные (слева) и их Фурье-спектр (справа) (листинг 15.21)

Конечно невозможность работы с тригонометрическими рядами это довольно серьезный минус ведь тригонометрические ряды Фурье используются для разложения периодических функций однако на самом деле учитывая все плюса MthCD"а этот минус не так уж и велик. Преобразования Фурье Разработка преобразований Фурье сыграла огромную роль в появлении и развитии ряда новых областей науки и техники. Ряды Фурье также можно рассматривать как приближение произвольных функций определенные ограничения в этом известны тригонометрическими рядами бесконечной...

Поделитесь работой в социальных сетях

Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск

Ряды

Числовые и функциональные ряды играют очень важную роль в математическом анализе. Они позволяют переходить от непрерывного представления функции, используемого, например, в физике, к дискретному, которое необходимо для вычисления ее значения с помощью компьютера. Поэтому работа с рядами поддерживается MathCAD "ом в полной мере.

Самая важная операция, касающаяся как числовых, так и функциональных рядов — это, конечно же, вычисление суммы ряда. Найти оператор вычисления этой суммы без труда можно на все той же панели Calculus, и выглядит он, как и в математике, как большая греческая буква сигма. Для вычисления суммы ряда необходимо задать индекс суммирования (для определенности будем полагать, что он записывается буквой n), диапазон суммирования и, конечно же, значение n-го члена ряда. При этом можно использовать символ бесконечности для вычисления сумм бесконечных рядов (этот символ находится на все той же панели Calculus, сразу за оператором вычисления n-й производной). При этом стоит отметить, что вычисление суммы конечного ряда возможно как аналитически, так и численно, т.е. можно использовать и знак равенства, и стрелку, а вот для бесконечного ряда найти сумму можно только аналитическим путем.

Как и в других областях, где MathCAD задействует свой символьный процессор, всплывают на поверхность и начинают раздражать пользователя минусы этого самого символьного процессора. Самый главный из них, с которым мы с вами уже сталкивались — это нежелание полноценно работать с тригонометрическими функциями. Поэтому если вам нужно рассчитать сумму тригонометрического ряда, то на MathCAD в этом случае можете не рассчитывать.

Суммы функциональных рядов можно сразу дифференцировать и интегрировать (про интегрирование функций средствами MathCAD "а мы с вами поговорим позже), причем можно производить дифференцирование или интегрирование как всей суммы сразу, так и отдельных членов ряда. Пример того, как это можно сделать, показан на приведенной ниже иллюстрации. Правда, как вы видите, может показаться, будто бы результаты различаются, но если упростить первое выражение, то станет понятно, что на самом деле они абсолютно идентичны.

В общем, MathCAD действительно хороший помощник при работе с производными, пределами, рядами и, как мы с вами далее убедимся, интегралами. Конечно, невозможность работы с тригонометрическими рядами — это довольно серьезный минус, ведь тригонометрические ряды Фурье используются для разложения периодических функций, однако на самом деле, учитывая все плюса MathCAD "а, этот минус не так уж и велик. MathCAD ’у вполне по силам упростить работу с производными и интегралами, а о том, как справиться с громоздкостью получаемых результатов средствами самой среды MathCAD , мы еще побеседуем.

Преобразования Фурье

Разработка преобразований Фурье сыграла огромную роль в появлении и развитии ряда новых областей науки и техники. Достаточно отметить, что электротехника переменного тока, электрическая связь и радиосвязь базируются на спектральном представлении сигналов. Ряды Фурье также можно рассматривать как приближение произвольных функций (определенные ограничения в этом известны) тригонометрическими рядами бесконечной длины. При конечной длине рядов получаются наилучшие среднеквадратические приближения. MATLAB содержит функции для выполнения быстрого одномерного и двумерного быстрого дискретного преобразования Фурье. Для одномерного массива*с длиной N прямое и обратное преобразования Фурье реализуются по следующим формулам:

Прямое преобразование Фурье переводит описание сигнала (функции времени) из временной области в частотную, а обратное преобразование Фурье переводит описание сигнала из частотной области во временную. На этом основаны многочисленные методы фильтрации сигналов.

15.4.1. Преобразование Фурье

Математический смысл преобразования Фурье состоит в представлении сигнала у(х) в виде бесконечной суммы синусоид вида F(v)sin(vx). Функция F(v) называется преобразованием Фурье или интегралом Фурье, или Фурье-спектром сигнала. Ее аргумент v имеет смысл частоты соответствующей составляющей сигнала. Обратное преобразование Фурье переводит спектр F(V) в исходный сигнал у(х). Согласно определению,

Как видно, преобразование Фурье является существенно комплексной величиной, даже если сигнал действительный.

Преобразование Фурье действительных данных

Преобразование Фурье имеет огромное значение для различных математических приложений, и для него разработан очень эффективный алгоритм, называемый БПФ (быстрым преобразованием Фурье). Этот алгоритм реализован в нескольких встроенных функциях Mathcad, различающихся нормировками.

• fft(y) — вектор прямого преобразования Фурье;
• FFT(Y) — вектор прямого преобразования Фурье в другой нормировке;
• ifft(v) — вектор обратного преобразования Фурье;
• IFFT(V) — вектор обратного преобразования Фурье в другой нормировке;
  • у — вектор действительных данных, взятых через равные промежутки значений аргумента;
  • v — вектор действительных данных Фурье-спектра, взятых через равные промежутки значений частоты.

Аргумент прямого Фурье-преобразования, т. е. вектор у, должен иметь ровно 2 n элементов (n — целое число). Результатом является вектор с 1+2 n-1 элементами. И наоборот, аргумент обратного Фурье-преобразования должен иметь 1+2 n-1 элементов, а его результатом будет вектор из 2 n элементов. Если число данных не совпадает со степенью 2, то необходимо дополнить недостающие элементы нулями.

Рис. 15.24. Исходные данные и обратное преобразование Фурье (листинг 15.20)

Пример расчета Фурье-спектра для суммы трех синусоидальных сигналов разной амплитуды (показанных в виде сплошной кривой на рис. 15.24), приведен в листинге 15.20. Расчет проводится по N=128 точкам, причем предполагается, что интервал дискретизации данных ух равен А. В предпоследней строке листинга применяется встроенная функция if ft, а в последней корректно определяются соответствующие значения частот Qx. Обратите внимание, что результаты расчета представляются в виде модуля Фурье-спектра (рис. 15.25), поскольку сам спектр является комплексным. Очень полезно сравнить полученные амплитуды и местоположение пиков спектра с определением синусоид в листинге 15.20.

Листинг 15.20. Быстрое преобразование Фурье

Рис. 15.25. Преобразование Фурье (листинг 15.20)

Результат обратного,преобразования Фурье показан в виде кружков на том же рис. 15.24, что и исходные данные. Видно, что в рассматриваемом случае сигнал у(х) восстановлен с большой точностью, что характерно для плавного изменения сигнала.

Преобразование Фурье комплексных данных

Алгоритм быстрого преобразования Фурье для комплексных данных встроен в соответствующие функции, в имя которых входит литера "с".

• cfft(y) — вектор прямого комплексного преобразования Фурье;
• CFFT(y) — вектор прямого комплексного преобразования Фурье в другой нормировке;
• icfft(y) —вектор обратного комплексного преобразования Фурье;
• ICFFT(V) — вектор обратного комплексного преобразования Фурье в другой нормировке;
  • у — вектор данных, взятых через равные промежутки значений аргумента;
  • v — вектор данных Фурье-спектра, взятых через равные промежутки значений частоты.

Функции действительного преобразования Фурье используют тот факт, что в случае действительных данных спектр получается симметричным относительно нуля, и выводят только его половину (см. выше разд. "Преобразование Фурье действительных данных" этой главы). Поэтому, в частности, по 128 действительным данным получалось всего 65 точек спектра Фурье. Если к тем же данным применить функцию комплексного преобразования Фурье (рис. 15.26), то получится вектор из 128 элементов. Сравнивая рис. 15.25 и 15.26, можно уяснить соответствие между результатами действительного и комплексного Фурье-преобразования.

Рис. 15.26. Комплексное преобразование Фурье (продолжение листинга 15.20)

Двумерное преобразование Фурье

В Mathcad имеется возможность применять встроенные функции комплексного преобразования Фурье не только к одномерным, но и к двумерным массивам, т. е. матрицам. Соответствующий пример приведен в листинге 15.21 и на рис. 15.27 в виде графика линий уровня исходных данных и рассчитанного Фурье-спектра.

Листинг 15.21. Двумерное преобразование Фурье

Рис. 15.27. Данные (слева) и их Фурье-спектр (справа) (листинг 15.21)

Другие похожие работы, которые могут вас заинтересовать.вшм>
13702.		Bekanntschaft mit Mathematischen Programmen. Mathcad	16.5 KB
	Die ufgbe: überprüfen die rbeit in Mthcd zeigen ds rbeitsdigrmm. uch soll mn die Funktion in symbol und betreibersform bekommen. Bild 1 ds rbeitsfenster in Mthcd Bild 2 ds Funktionsgrph Schlussfolgerung: mit Hilfe von Mthemtische Progrmm Mthcd wr die Funktion in symbol und betreibersform bekommen.
4286.		Построение графиков в системе Mathcad	29.41 KB
	Рассмотрим алгоритм построения графика на простом примере. Bведем функцию набрав выражение: В панели математических знаков щелкнем на кнопке с изображением графика на экране появится палитра графиков. В палитре графиков щелкнем на кнопке с изображением двумерного графика на экране появится шаблон графика. Щелкнем вне прелов графика левой кнопкой мыши.
13699.		Розв’язання диференціального рівняння в MathCAD	134.69 KB
	Розв’язання диференціального рівняння в MthCD Мета роботи: за допомогою математичного пакету MthCD виконати розрахунок диференціального рівняння другого порядку побудова на площині. Завдання: Результати роботи: Побудова графіку в середовищі MthCD на малюнку 1 Малюнок1 Висновок: Математичний пакет MthCD дуже зручний для розв’язання математичних завдань побудов графіків тощо.
2247.		Ряды динамики	46.97 KB
	Ряд динамики состоит из двух элементов: уровней ряда характеризующих величину изучаемого признака; периодов моментов к которым относятся эти уровни. Первоначальным является ряд абсолютных величин где статистические показатели уровни ряда представляются в абсолютных цифрах с соответствующими единицами измерения. В рядах относительных величин уровни ряда характеризуют изменение относительных показателей изучаемых явлений во времени и выражаются как правило в процентах или в коэффициентах. В рядах средних величин уровни ряда...
8661.		Числовые ряды	47.86 KB
	Лекция №41 4 Лекция 41 ТЕМА: Числовые ряды План. Знакопеременные ряды. Свойства абсолютно сходящихся рядов. Если для двух рядов с положительными членами u1 u2 un 39.
8660.		Функциональные ряды	60.71 KB
	Если задать конкретное числовое значение х, ряд (40.1) превратится в числовой ряд, причем в зависимости от выбора значения х такой ряд может сходиться или расходиться. Практическую ценность представляют только сходящиеся ряды, поэтому важно определить те значения х, при которых функциональный ряд становится сходящимся числовым рядом.
8658.		Ряды Фурье	62.27 KB
	Лекция № 44 6 Лекция 44 ТЕМА: Ряды Фурье План. Достаточные признаки разложимости в ряд Фурье. Разложение в ряд Фурье непериодической функции. Ряд Фурье для четных и нечетных функций.
8659.		Степенные ряды	41.1 KB
	Лекция № 43 3 Лекция 43 ТЕМА: Степенные ряды План. Разложение функции в степенной ряд. Ряды Тейлора и Маклорена. Разложение в степенной ряд некоторых элементарных функций.
5992.		Основы работы с MathCAD. Математические выражения. Типы данных	494.07 KB
	Функции MthCD – это мощная и в то же время простая универсальная среда для решения задач в различных отраслях науки и техники финансов и экономики физики и астрономии математики и статистики MthCD остается единственной системой в которой описание решения математических задач задается с помощью привычных математических формул и знаков. MthCD позволяет выполнять как численные так и аналитические символьные вычисления имеет чрезвычайно удобный математикоориентированный интерфейс и прекрасные средства научной графики. Система MthCD...
4446.		Вариационные ряды и их числовые характеристики	67.52 KB
	Математическая статистика – наука, позволяющая распространять выводы, сделанные на основе изучения части совокупности (случайной выборки), на всю совокупность (генеральную совокупность). Ее определяют также как науку о принятии решений в условиях неопределенности.