Matlab 求解偏微分的代码教学大纲 经典的多重网格方法 课程： 导师：马克·亚当斯， 需要帮忙？ 浏览并创建 工作时间： 获得一对一帮助，或安排见面时间 课程说明 这是多网格方法的研究生水平，面向计算科学领域的广大读者。 介绍了一些分析，但没有介绍由 彻底涵盖的高级多重网格理论。 假设学生具备分析、偏微分方程和数值方法的基本知识，以及一些编程经验。 我们使用 Python 进行编程作业，使用托管于 的 Git 进行代码和文档管理。 这个粗略介绍了现代软件工程中的一些思想，例如分布式存储库和协作。 多重网格课程系列概述 经典的多重网格方法快速无矩阵几何多重网格、算法和椭圆和双曲线问题的应用 代数多重网格方法和专题用于椭圆问题的灵活、无网格、存储矩阵多重网格 当代多重网格方法：新兴架构、超大规模和现代软件工程具有结构化/非结构化网格细化的混合几何/代数多重网格，在新兴架构上，推进科学计算便携式可扩展工具包 (PETSc) 中的科学软件工程，并将其应用于磁流体动力学。 先决条件 数值分析课程（MSE XXX 或同等学历） 课堂上的笔记本电脑，用于练习等。 这些不会由讲师强制执行，但如果没

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朗伯轨道边值问题可以表述为“找到从位置 [r1] 飞行到 [r2] 的航天器的轨道/轨迹，在到达 [r2] 之前花费时间 [tf] 并完成 [m] 次完整轨道。” 每个兰伯特问题的解都不是唯一的； 可以通过长路或短路到达 [r2]，对于 [m > 0]，几乎总是有两个椭圆满足边界条件，因此 [m > 0] 有四个不同的解。 这个函数可以*健壮地*解决任何Lambert问题。 它可以处理短路解决方案（默认）、长路解决方案（通过传递负 [tf]），或左分支（默认）或右分支（通过传递负 [m]）解决方案，以防 [m > 0 ]。 它使用两个独立的求解器； 它尝试的第一个算法是由欧洲航天局的 D. Izzo 博士开发的一种新的未发表的算法 [1]。 这个版本非常快，但特别是对于较大的 [m]，它仍然经常失败。 在这种情况下，会启动一个更健壮的算法（兰卡斯特和布兰卡德 [2] 的算法，R.Good

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