MATLAB牛顿法求解非线性方程组 部分源码 function Newton() x0=[0.1;0.5]; x1=x0-inv(myJacobi(x0))*myfun(x0); while norm(x1-x0)>1e-3 x0=x1; x1=x0-inv(myJacobi(x0))*myfun(x0); end x1 end

详细介绍了数值模拟方法、如有限差分、有限元、谱方法、谱元法。书中附带代码下载地址和视频课程地址

基于第二种压力分裂，通过 Liou 和 Steffen AUSM 通量向量分裂 (FVS) 技术求解一维欧拉方程。 添加的源项通过将参数 alpha 设置为 0（平面 1D）、1（圆柱轴对称）或 2（球对称）来解释圆柱和球对称流。 边界条件是透射类型，初始数据适用于黎曼问题 (RP)。 为了求解添加的源，在 Ut 上进行 PDE/ODE 拆分，如下所示： PDE： Ut + Fx = 0 对于 U(x,t0) 产生 Up（预测） 颂： dU/dt = S(U) for U(t0) = Up 产生 U(x,t+dt) 数字的详细信息可以在 E. Toro 的书中找到，也可以在 Liou 和 Steffen 的原始论文中找到。 适用于大多数基准测试，除了 Toro 书第 8 章中描述的测试 3，它失败了。 要确定时间步长，请运行粗网格情况，计算完整解的特征值 L1 = ua 和 L3

第一类边界条件下扩散方程稳态近似分析，王成善，穆小静，反应器内层状液、液界面两侧内扩散，团块、气泡、粉粒或液滴内的扩散都是有限长度区间上的传质问题；获得有限长度区间上的扩散方

本文介绍了有限差分法在MATLAB中求解偏微分方程的方法。首先介绍了有限差分法的基本原理和数学模型，然后详细讲解了如何在MATLAB中实现有限差分法求解偏微分方程的步骤和注意事项。最后通过实例演示了有限差分法在MATLAB中求解偏微分方程的具体过程和结果。本文对于学习MATLAB求解偏微分方程的同学具有一定的参考价值。

（数值分析课程设计）Matlab求解常微分方程初值问题 欧拉方法 梯形方法 龙格-库塔方法

。 作者： 、 和 由 、Arnab Bhattacharjee 和。 自主学习小组，智能系统。 目录 介绍 该存储库包含 ICML 2018 论文介绍的 EQL-Div 架构的 TensorFlow 实现。 这项工作提出了一种用于符号回归的神经网络架构。 还有一个Theano 实现，请参阅 martius-lab/EQL 。 用法 准备数据 要么通过调用提供一个python函数来“学习” python3 data_utils.py "{'file_name': 'F1data', 'fn_to_learn': 'F1', 'train_val_examples': 10000, 'test_examples': 5000}" 或使用您自己保存在训练/评估数据文件中的 numpy 数组。 训练个体模型 数据固定后，训练模型 python3 train.py '{"tra

多面体导体磁场积分方程阻抗矩阵的高效计算

调用 [C,D,rank]=fundam(A_num,A_den) 参见 Execute.m 示例。 A_num, A_den - 两个矩阵，用于设置线性方程组的系数（分子、分母）。 例如1/2*x1-2/3*x2=5/4 3/4*x1+5/7*x2=2/1 A_num=[1 -2 5; 3 5 2] A_den=[2 3 4;4 7 1] 结果分为3类： 1）系统不一致2) 系统是一致的，只有一个通用的解决方案3）系统是一致的，有很多解决方案 求解器的输出是系数 C、D 的矩阵 - Xn 附近的每个系数具有相同的逻辑（分子和分母）。 对于 2) 类别（一种常见的解决方案）C 总是具有对角线形式 例如： 分子C= [1 0 3; 0 1 2] 分母D=[1 1 1; 1 1 5] 方法X1 = 3 X2=2/5 对于3）类别矩阵C，D表示系统的基本解决方案 例如 分子C= [

拉普拉斯方程数学代码拉普拉斯方程的有限差分格式 一种用数值方法求解用MATLAB编写的拉普拉斯方程的有限差分方案。 拉普拉斯方程是二阶椭圆PDE，这是亥姆霍兹方程的特例。 可以使用变量分离来解析解决。 拉普拉斯方程可用于对达到平衡的势能和现象进行建模。 电动力学 拉普拉斯方程可用于模拟静电，流体力学和重力问题。 此处使用的代码对电势进行建模。 这种松弛方法称为雅可比方法。 可以使用其他方法来求解拉普拉斯方程。