✨「與其一開始就埋頭推轉移函數，不如先用模擬觀察行為，反向推敲關鍵變因。」
尤其像 LLC 或變種結構（例如 CLLC），它們的諧振行為有時候在數學式上推導起來相當冗長，這時候使用 SIMPLIS 模擬的掃頻分析功能，能夠非常直觀地看出增益曲線的形狀，協助我們掌握設計方向。
SIMPLIS多重模擬操作教學（以 R1 為掃描參數）
1️⃣ 先將你想掃描的參數（如電阻 R1）改成參數寫法：
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SIMPLIS 模擬實戰｜LLC 諧振轉換器的 Gain Curve 掃頻
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對筆者而言，這就是基於現實比小說更荒誕的情況下，會使用的轉換工具。本計算程式是基於已知當下的馬達繞線條件，包括漆包線徑及圈數後，計算出導體面積，之後在依照設計需求改換不同線徑時，可自動計算出圈數的變化；或是變動馬達設計圈數時，計算獲取新的漆包線徑值。由此可知，本工具是在固定槽滿率的條件之下，進行漆包
對筆者而言，這就是基於現實比小說更荒誕的情況下，會使用的轉換工具。本計算程式是基於已知當下的馬達繞線條件，包括漆包線徑及圈數後，計算出導體面積，之後在依照設計需求改換不同線徑時，可自動計算出圈數的變化；或是變動馬達設計圈數時，計算獲取新的漆包線徑值。由此可知，本工具是在固定槽滿率的條件之下，進行漆包
1.0 從函數到函算語法
1.2 函數概念小史
1.2.1 中譯的來源
1.2.2 一個速度問題
1.2.3 幾何的方法
1.2.4 微積分的記法
1.2.5弦的振動
八
在關於振動弦通解的這場論爭之中，函數概念默默地向兩個方面推前了一大步。
一方面，特朗貝爾和歐拉等擴大了
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八
在關於振動弦通解的這場論爭之中，函數概念默默地向兩個方面推前了一大步。
一方面，特朗貝爾和歐拉等擴大了
實際上就算直接使用專業檢試設備對馬達進行量測，仍然會受限於裝置的硬體使用範圍條件，無法完整的量測到馬達特性數據，僅有可量測範圍內的數據資料。退而求其次，針對無法直接量測的部分，可藉由數學演算的方式，將整份馬達特性曲線圖及數據表產出。
而當馬達特性是藉由演算獲得，也就代表可以簡單地透過excel就得
實際上就算直接使用專業檢試設備對馬達進行量測，仍然會受限於裝置的硬體使用範圍條件，無法完整的量測到馬達特性數據，僅有可量測範圍內的數據資料。退而求其次，針對無法直接量測的部分，可藉由數學演算的方式，將整份馬達特性曲線圖及數據表產出。
而當馬達特性是藉由演算獲得，也就代表可以簡單地透過excel就得
本文是針對馬達繞線時，想要依本身的生產能力調整漆包線徑粗度時，會使用到的轉換計算進行介紹及說明。
實際量產時往往將多條細線並繞的馬達，改由單條粗線採用機台繞線，較為省時；但開發階段，並無設備協助，僅能採用人工繞線打樣時，則會調整為多條細線並聯的模式才能順利工作，這類不同情境下的線徑變化，三不五時就
本文是針對馬達繞線時，想要依本身的生產能力調整漆包線徑粗度時，會使用到的轉換計算進行介紹及說明。
實際量產時往往將多條細線並繞的馬達，改由單條粗線採用機台繞線，較為省時；但開發階段，並無設備協助，僅能採用人工繞線打樣時，則會調整為多條細線並聯的模式才能順利工作，這類不同情境下的線徑變化，三不五時就
1.0 從函數到函算語法
1.2 函數概念小史
1.2.1 中譯的來源
1.2.2 一個速度問題
1.2.3 幾何的方法
1.2.4 微積分的記法
1.2.5 弦的振動
三
1755年，歐拉改變了主意，在《微分學原理》(Institutiones calculi differen
1.0 從函數到函算語法
1.2 函數概念小史
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1.2.2 一個速度問題
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1.2.4 微積分的記法
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三
1755年，歐拉改變了主意，在《微分學原理》(Institutiones calculi differen
直觀理解
導數：考慮的是單一變數的函數，描述的是函數在某點的斜率或變化率。
偏導數：考慮的是多變數函數，描述的是函數在某個變數變化時的變化率，其他變數保持不變。 (針對各維度的調整 或者稱變化 你要調多少)
應用
導數：在物理學中應用廣泛，例如描述速度和加速度。
偏導數：在多變量分析、優
直觀理解
導數：考慮的是單一變數的函數，描述的是函數在某點的斜率或變化率。
偏導數：考慮的是多變數函數，描述的是函數在某個變數變化時的變化率，其他變數保持不變。 (針對各維度的調整 或者稱變化 你要調多少)
應用
導數：在物理學中應用廣泛，例如描述速度和加速度。
偏導數：在多變量分析、優
這篇文章，會帶著大家複習以前學過的前綴和框架，
並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
前綴和 prefix sum框架 與 區間和計算的關係式
接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
(請讀者、或觀眾
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並且以區間和的概念與應用為核心，
貫穿一些相關聯的題目，透過框架複現來幫助讀者理解這個演算法框架。
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接下來，我們會用這個上面這種框架，貫穿一些同類型，有關聯的題目
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