中心差分法是一种数值微分的方法，它是通过在每个点处求出函数的近似导数来计算函数的导数的。它的基本原理是，在每个点处，用函数值的差值来近似求出函数的导数。 具体来说，中心差分法的基本原理是，在每个点处，用函数值的差值来近似求出函数的导数。具体来说，在每个点处，可以用函数值的差值来近似求出函数的导数，即： f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h)) / 2h 其中，h是一个很小的正数，用来表示函数值的差值。 由于中心差分法是一种显示算法，它的优点是简单易行，可以用来计算函数的导数，而且可以用来计算复杂函数的导数。但是，由于它是一种近似计算的方法，所以它的结果可能不太准确，而且它的计算速度也比较慢。 这里给出求解多自由度运动方程的中心差分法示例。并对结果进行绘图展示。

基于蚁群算法求解TSP问题的研究，吴璇，，蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其利用多样性和正反馈性机制能够进行分布式并行查找

考虑液相的动力粘度、表面张力和溶剂的蒸气压对空化泡运动特性的影响，建立了超声作用于均相液体中空化泡运动的动力学模型，并用MATLAB工具对建立的普遍化的模型方程进行了数值求解和过程模拟。探讨了超声在水介质中传播时超声的频率、功率和空化泡的初始平衡半径对空化泡运动规律的影响以及声压幅值和液相主体温度对空化泡崩溃时的泡内温度和压力的影响，为超声的空化效应在化工过程中的研究和应用提供了基础理论依据。

振动方程的线性多步法数值求解，杨岳民，，目前对于振动问题，工程中常用的数值解法有Newmark及Wilson-θ 法。两种方法均属于线性一步法。即两种方法在求解 t+Δt 时刻的各值时，只

该代码使用 Jacobi 方法求解矩阵。 功能码以系统矩阵 A 和系数矩阵 B 为输入。 它返回解集 x 和为错误限制 10^-5 完成的迭代次数。 迭代次数'K'可以改变，错误限制'err'可以改变。

色谱法_模拟_Python 色谱方程的有限差分求解器 该项目提供了功能和使用输运弥散模型模拟多个组件色谱的示例，并支持Hery，Langmuir和SMA作为组件的等温线模型。 使用一维有限差分Euler foward方法，使用numpy进行更快的计算，使用matplotlib进行可视化。 作为边界条件，在入口处使用狄利克雷式，在出口处使用纽曼式进行浓度

多目标最小生成树问题是典型的NP 问题,Zhou 和Gen 提出了一种用于计数多目标最小生成树问题 的所有非劣最优最小生成树的算法,但该算法无法保证能够找到所有非劣最优最小生成树.针对此问题,提出一种改进的计数算法,并定性说明改进算法能够找到问题的所有非劣最优最小生成树.改进算法在进行子树剔除时增加了一些条件.模拟实验结果表明,改进后的计数算法能够找到所有的非劣最优解.这也说明该算法具有应用的潜力.

构建一个二阶多项式：x^2 – 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时多项式的值 3 >>> p.roots #多项式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多项式根处的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多项式的阶数 2 >>> p.coeffs #多项式的系数 array([ 1, -4,

为了探讨头脑风暴算法对离散调度问题的求解能力,以柔性作业车间调度问题为应用场景,提出集成种群多样性机制和讨论机制的头脑风暴优化算法.首先,建立柔性作业车间调度模型;然后,提出双机制头脑风暴优化算法,包含增加种群多样性机制和讨论机制,并深入分析算法的关键参数,设计关键操作,提出基于扩展工序的编码方式,设计聚类算法、扰动算子和合并算子;最后,对典型算例进行仿真计算,结果表明,增加种群多样性和讨论机制的头脑风暴优化算法表现最为优异,能够有效避免算法早熟,显著提高该系列算法的寻优能力.

【优化求解】基于黑洞算法求解最优目标matlab源码.zip