Matlab 求解偏微分的代码Heat 和 Black-Scholes 偏微分方程的有限差分法的 MATLAB 和 Python 实现 这些代码实现了有限差分法的数值方法来求解 Heat PDE 和 Black-Scholes PDE。 具体而言，Black-Scholes PDE 的代码旨在为普通期权定价，例如欧洲和美国的看涨和看跌期权。 该算法在 Python 和 MATLAB 中实现，Python 代码属于面向对象学科，使用 Numpy 处理矩阵。 此外，Python 和 MATLAB 代码都允许用户编写自己的函数，将其放入代码中以设置有限差分网格的边界条件。 该代码提供了示例用户生成函数，用于为 Python 代码和 MATLAB 代码设置边界条件。 Python 对象还在 Python 类中实现了特殊方法，以使其可切片（ __getitem__() ）和可打印（ __repr__() ） 请在 README.pdf 文件中找到详细的数学解释，因为 Github 不支持 Latex 公式。 作者：鲁瑞南 参考： [1]Brandimarte P. 金融经济学中的数值方法：基于M

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2）fsolve求根函数. x = fsolve(FUN,x0) %x0可以是数，或区间 x = fsolve (FUN,x0,options) [x,fval]= fsolve (FUN,x0,options) [x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve (FUN,x0,options,p1,p2,….) 说明：fun表示向量函数；x0为初值向量； options是设置的优化过程参数，主要包括显示控制display、误差限控制量Tolx、maxiter允许的最大迭代数等 X为返回根；fval返回根X处的目标函数值 ；exitflag表明解存在的情况 ，正数表明存在，负数表示解不存在（复数，非数，或无穷大） Jacobian是函数的x处的jacobi矩阵 Output表优化后的结题信息

这是一本常微分系统的随机分析，是随机微分方程的入门级图书。