使用带有示例文件的非线性 Newmark 方法的隐式动态求解器 函数结果=Newmark_Nonlinear（元素，材料，支持，自由，M，C，f，fs，delta） 输入Elements：包含 Elements{i}.DOFs 和 Elements{i}.Material 的结构其中 Elements{i}.DOFs=[jk] 表示元素 i 将 DOF j 与 k 连接起来和 Elements{i}.Material=m 将材料 m 分配给元素 i 材料：包含双线性弹簧材料特性的结构其中 Material{m}.k1 是弹簧刚度Material{m}.x1 是弹簧变形，超过该变形刚度会降低材料{m} .k2刚度降低 支持：大小为 (nSupport,1) 的支持向量（固定）自由度Free：大小为 (nFree,1) 的自由 DOF 向量M：质量矩阵（nFree*nFree） C:阻尼

comsol模拟过程中求解器设置，帮助求解器设置，有助于模拟收敛

COMSOL-求解器配置

AUTODYN中SPH算法介绍，适合初学了解的下载~包括对SPH算法理论和一些简单应用的介绍

Matlab集成的c代码流氓实验室 重要的： RogueLab（即将重命名）目前正在准备发布，如果一切按计划进行，则应在几周内提交论文。 GitHub上可用的所有文档都已经过时（至少已经使用了一年），目前只有我们小组才能访问当前唯一可用的文档，直到我提交论文为止。 提交论文并清理此存储库后，我将上传大量文档。 过时的自述文件 ##重要提示：我测试了在MATLAB 2013a和2015a中解决的问题，并且在2013a中遇到了有限背景波的一些问题。 这在2015a中均未显示，不知道是什么原因造成的。 此存储库已经有一段时间没有维护了，但是我正在对其进行重新开发并更新求解器。 ##简介HighNLSE是使用分步傅里叶方法求解非线性Schrodinger方程的一组高阶数值解算器。 这里有一个非常简单的解释： ##如何使用它要使用此求解器，您必须运行主脚本并修改仿真参数。 ##解算器的类型：###解算器有两类： 多产品集成商：这些集成商速度更快。 有关更多信息，请参见本文： 辛积分器：比多产品积分器慢得多，但它们不包含减法，这可能会引入额外的误差。 我强烈推荐多产品集成商。 有关此方法和我使用的

matlab ba无标度代码NIILP：线性程序求解器 C. Y. Cui，K。Morikuni，T。Tsuchiya和K. Hayami撰写。 第一版：2015年8月最新更新：2019年11月 该项目是根据GNU许可条款获得许可的。 参考 请找到全文： 基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器的LP内点方法的实现Cui Y.，Morikuni K.，Tsuchiya，T.，Hayami，K. 计算最佳应用（2019）74：143。 如果您在研究研究中使用这些代码进行发表，请引用该论文。 内容 该存储库包含： interior_point_solver main.m ：解决内点问题的切入点 NIILP.m ：线性程序求解器的功能 linear_solvers ABNESOR4IP_scale.c ：AB-GMRES求解器通过行缩放的NE-SOR内部迭代进行预处理。 CGNE4IP_scale.c ：通过NE-SSOR内部迭代和行缩放对CGNE求解器进行预处理。 MRNE4IP_scale.c ：通过NE-SSOR内部迭代（具有行缩放）进行预处理的MRNE求解器。 要在内部点求解器NI

这是excel的规划求解器，用来做数学建模问题方便快捷，只需用excel加载后就可以使用，而且方便，易学。

matlab中分段函数代码MATLAB Helmholtz解算器 描述 这个Matlab脚本通过Transfer-Matrix方法演示了一种用于非均匀介质的简单1D-Helmholtz-solver的应用程序。 注意：该代码未使用Matlab的矢量化功能来提高性能，因为它充当了C端口的原型。 其主要目的是为您提供特定波长，偏振和入射角的激光如何与某些材料或多层不同材料相互作用的想法。 特征 用户定义的任意密度分布图 您可以调整入射角和入射光的偏振（s或p偏振） 绘制轮廓以计算吸收的功率密度 输出积分吸收，反射和透射 可以将材料的介电常数建模为波长，密度和温度的函数 用法 为了以W / m ^ 3为单位计算绝对功率密度，只需将相对功率密度乘以入射激光强度即可。 主要输入参数如下： m_polar ：1（用于s极化）或2（用于p极化） lambda ：入射辐射的波长，以米为单位 θ ：入射角 元素：分段常量材料元素的nr δ ：以纳米为单位的每个元素的宽度 dprof -vector ：包含材料密度分布的可调矢量。 可以对温度进行相同的操作。 getEpsilon（lambda，Te，Ti

Matlab代码sqrt BESOneo2 快速有效的BESO拓扑优化功能，用于受体积限制的2D最小符合性拓扑优化。 关于 二维双向进化拓扑优化（BESO），用于计算受给定体积约束的最佳最小顺应性结构。 BESO基于的代码，通过减少索引和有效的矩阵构造实现了显着的加速。 入门 可以使用[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3);来调用一个基本的悬臂示例[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3); BESOneo2.m中包含有关框架加固问题，L型支架和MBB梁的BESOneo2.m并在主要代码后进行注释。 这些可以替换C部分，也可以在此处定义自定义结构。 输入项 范围 描述 nx ny 在x和y方向上设计域大小 volfrac 体积约束，其中0 < volfrac <= 1 er 进化率 rmin 灵敏度滤波器半径解决网格相关性问题 特征 可以通过在代码部分C的pasS和pasV集中添加元素来实现非设计区域的指定。这将从优化过程中排除指定的元素，并将它们永久设置为实心或空元素。 示例：不可设计的区域 在C部分pasV

PDE、网格划分、后处理、求解器设置等中高级应用，有助于初学者comsol软件使用能力的晋级提升