小编Sch*_*der的帖子

当我尝试计算d_j(x)（定义如下）时，基于 Numpy 的算法会产生意外的值。我相信它与数值精度有关，但我不确定如何解决这个问题。

功能是：

在哪里

和

代码失败时j>10。例如，当 时j=16，函数d_j(x)从 附近返回错误的值x=1，而预期结果是平滑的、几乎周期性的曲线。

图表0<x<1.5：

代码是：

#%%
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#%%
L = 1.5  # Length [m]

def eta(j):
    if j == 1:
        return 1.875 / L
    if j > 1:
        return (j - 0.5) * np.pi / L


def D(etaj):
    etajL = etaj * L
    return (np.cos(etajL) + np.cosh(etajL)) / (np.sin(etajL) - np.sinh(etajL))


def d(x, etaj):
    etajx …