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。

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MATLAB 提供了两种方法解决PDE 问题，一是pdepe()函数，它可以求解一般的PDEs，据用较大的通用性，但 只支持命令行形式调用。二是PDE 工具箱，可以求解特殊PDE 问题，PDEtool 有较大的局限性，比如只能求解 二阶PDE 问题，并且不能解决偏微分方程组，但是它提供了GUI 界面，从繁杂的编程中解脱出来了，同时 可 以通过File->Save As 直接生成M 代码

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偏微分方程（PDEs）在图像去噪中的运用，谢进，，图像去噪是图像处理的重要组成环节,经典的处理方法由于涉及的数学理论较浅，一直制约着计算机视觉的发展。近年来,一种基于偏微分�

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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本书主题主要涉及比较简单的线性方程，同时伴有由于通常需要求得满足事先规定的条件的解而引起的复杂性本书旨在给读者一个在经典框架内的直接方法以及相关理论的广泛的概述.为此，本书讨论了大量的例子而且在每章末提出了更多的例子让读者去求解.作者相信数值方法毫无疑问具有重大价值，不过可以在熟悉了微分方程问题的公式化表述、总的概貌以及精妙之处之后再去学习.我受惠于无数的图书和论文是显然的，或许我为寻求能够传递公式化表述的精美和强健的各种例子的努力也是清清楚楚的.