Автор Тема: Песочница для формул в LaTeX  (Прочитано 598 раз)

0 Пользователей и 1 Гость просматривают эту тему.

Оффлайн Darth Vader

  • Администратор
  • Новичок
  • *****
  • Сообщений: 48
  • Карма: +7/-0
Песочница для формул в LaTeX
« : 02 Марта 2021, 12:31:54 »
Формулы в формате LaTeX:

Краткая документация по пакету http://docs.mathjax.org/en/latest/
Редактор уравнений http://htmlbook.ru/blog/matematika-v-kartinkah

Для отображения формулы внутри строки заключите её в разделители  \(sum_{i=0}^n i^2 = \frac{(n^2+n)(2n+1)}{6}\)
Формула \(sum_{i=0}^n i^2 = \frac{(n^2+n)(2n+1)}{6}\)в одной строке   

\[
\left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^{\!\!2} \leq
 \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right)
\]
\[
\left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^{\!\!2} \leq
 \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right)
\]
\[
  \mathbf{V}_1 \times \mathbf{V}_2 =
   \begin{vmatrix}
    \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\
    \frac{\partial X}{\partial u} & \frac{\partial Y}{\partial u} & 0 \\
    \frac{\partial X}{\partial v} & \frac{\partial Y}{\partial v} & 0 \\
   \end{vmatrix}
\]
\[
  \mathbf{V}_1 \times \mathbf{V}_2 =
   \begin{vmatrix}
    \mathbf{i} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \\
    \frac{\partial X}{\partial u} & \frac{\partial Y}{\partial u} & 0 \\
    \frac{\partial X}{\partial v} & \frac{\partial Y}{\partial v} & 0 \\
   \end{vmatrix}
\]
\[P(E) = {n \choose k} p^k (1-p)^{ n-k} \]\[P(E) = {n \choose k} p^k (1-p)^{ n-k} \]
\[
   \frac{1}{(\sqrt{\phi \sqrt{5}}-\phi) e^{\frac25 \pi}} =
     1+\frac{e^{-2\pi}} {1+\frac{e^{-4\pi}} {1+\frac{e^{-6\pi}}
      {1+\frac{e^{-8\pi}} {1+\ldots} } } }
\]
\[
   \frac{1}{(\sqrt{\phi \sqrt{5}}-\phi) e^{\frac25 \pi}} =
     1+\frac{e^{-2\pi}} {1+\frac{e^{-4\pi}} {1+\frac{e^{-6\pi}}
      {1+\frac{e^{-8\pi}} {1+\ldots} } } }
\]
\[
  1 +  \frac{q^2}{(1-q)}+\frac{q^6}{(1-q)(1-q^2)}+\cdots =
    \prod_{j=0}^{\infty}\frac{1}{(1-q^{5j+2})(1-q^{5j+3})},
     \quad\quad \text{for $|q|<1$}.
\]
\[
  1 +  \frac{q^2}{(1-q)}+\frac{q^6}{(1-q)(1-q^2)}+\cdots =
    \prod_{j=0}^{\infty}\frac{1}{(1-q^{5j+2})(1-q^{5j+3})},
     \quad\quad \text{for $|q|<1$}.
\]
\begin{align}
  \nabla \times \vec{\mathbf{B}} -\, \frac1c\, \frac{\partial\vec{\mathbf{E}}}{\partial t} & = \frac{4\pi}{c}\vec{\mathbf{j}} \\
  \nabla \cdot \vec{\mathbf{E}} & = 4 \pi \rho \\
  \nabla \times \vec{\mathbf{E}}\, +\, \frac1c\, \frac{\partial\vec{\mathbf{B}}}{\partial t} & = \vec{\mathbf{0}} \\
  \nabla \cdot \vec{\mathbf{B}} & = 0
\end{align}
\begin{align}
  \nabla \times \vec{\mathbf{B}} -\, \frac1c\, \frac{\partial\vec{\mathbf{E}}}{\partial t} & = \frac{4\pi}{c}\vec{\mathbf{j}} \\
  \nabla \cdot \vec{\mathbf{E}} & = 4 \pi \rho \\
  \nabla \times \vec{\mathbf{E}}\, +\, \frac1c\, \frac{\partial\vec{\mathbf{B}}}{\partial t} & = \vec{\mathbf{0}} \\
  \nabla \cdot \vec{\mathbf{B}} & = 0
\end{align}

The Lorenz Equations
\[\begin{matrix}
\dot{x} & = & \sigma(y-x) \\
\dot{y} & = & \rho x - y - xz \\
\dot{z} & = & -\beta z + xy
\end{matrix} \]
\[\begin{matrix}
\dot{x} & = & \sigma(y-x) \\
\dot{y} & = & \rho x - y - xz \\
\dot{z} & = & -\beta z + xy
\end{matrix} \]

The Cauchy-Schwarz Inequality

\[ \left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^2 \leq \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right) \]
\[ \left( \sum_{k=1}^n a_k b_k \right)^2 \leq \left( \sum_{k=1}^n a_k^2 \right) \left( \sum_{k=1}^n b_k^2 \right) \]

The probability of getting \(k\) heads when flipping \(n\) coins is:

\[P(E) = {n \choose k} p^k (1-p)^{ n-k} \]\[P(E) = {n \choose k} p^k (1-p)^{ n-k} \]

An Identity of Ramanujan
\[ \frac{1}{(\sqrt{\phi \sqrt{5}}-\phi) e^{\frac25 \pi}} =
1+\frac{e^{-2\pi}} {1+\frac{e^{-4\pi}} {1+\frac{e^{-6\pi}}
{1+\frac{e^{-8\pi}} {1+\ldots} } } } \]
\[ \frac{1}{(\sqrt{\phi \sqrt{5}}-\phi) e^{\frac25 \pi}} =
1+\frac{e^{-2\pi}} {1+\frac{e^{-4\pi}} {1+\frac{e^{-6\pi}}
{1+\frac{e^{-8\pi}} {1+\ldots} } } } \]
« Последнее редактирование: 02 Марта 2021, 13:17:03 от Darth Vader »
I find your lack of faith disturbing

 

SimplePortal 2.3.7 © 2008-2021, SimplePortal