求解非线性扩散方程，该方程可以线性化，如 Richtmyer & Morton [1] 中的一般非线性扩散方程所示。 该方法是将 pde 线性化并应用 Crank-Nicolson 隐式有限差分格式以数值方式求解方程。 Matlab 运行命令-------------------------- 类型： IsoFreeSurfaceSolver 解决 pde： ------------------- \frac{\partial h}{\partial t}=\frac{1}{12}\frac{\partial^2 h^4}{\partial x^2} pde 可应用于在重力作用下在水平基底上扩散的等温粘性流体流动 - Huppert [2]。 请注意，PDE 已无量纲化。 初始条件： t=0: h = (1 - x^2)_{+} + 10^-6（有预湿膜） 考虑到 x = 0

5.05.Multigrid1D 一维泊松方程的V周期多重网格方法

作者: [苏]菲利波夫 出版社: 上海科学技术出版社 译者: 孙广成 / 张德厚 出版年: 1981-1 页数: 147 定价: 0.46 装帧: 平装 统一书号: 13119-945目录 · · · · · · 前言 目录 §1.等斜线、曲线族微分方程的建立 §2.可分离变量的方程 §3.几何与物理问题 §4.齐次方程 §5.一阶线性方程 §6.全微分方程、积分因子 §7.解的存在性与唯一性 §8.导数未解出的方程 §9.各类一阶方程 §10.可降阶的方程 §11.常系数线性方程 §12.变系数线性方程 §13.边值问题 §14.常系数线性方程组 §15.稳定性 §16.奇点 §17.相平面 §18.解对于初始条件和参数的依赖性、微分方程的近似解 §19.非线性方程组 §20.一阶偏微分方程 答案 指数函数与对数函数表

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