Caputo 分数阶一维问题基于 L1 逼近的空间二阶方法matlab源代码 结合数值算例构建差分格式并给出了收敛阶及误差分析的程序源代码,注释清晰

Matlab求解偏微分方程的代码 Numerical-PDE This repository includes several MATLAB files and codes of varies numerical methods for solving partial differential equations.

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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

Matlab 求解偏微分的代码欧米茄方程 关于 Omega 方程是一个与时间无关的偏微分，它控制着水的垂直速度。 通常，控制流体的方程与时间无关，但一种特殊的近似，称为准地转近似，允许将复杂的 Navier-Stokes 方程简化为这种更简单的形式。 这种近似在历史上一直用于公海，但最近，Libe Washburn 和 Chris Gotschalk 发现浮游植物的存在远低于阳光允许它们生存的深度。 使用他们在圣巴巴拉海峡收集的数据，人们可以解出水柱垂直速度的欧米茄方程，作为浮游植物惊人深度的可能解释。 运行代码 只需克隆 repo 并运行 Matlab scipt omega_eqn_zero_neumann.m。 技术信息 *.mat 文件是运行代码所必需的数据。 omega方程是一个非常数系数的二阶椭圆pde，所以我们用GMRES迭代求解。 域为直角棱柱，每个轴方向的步长恒定。 两个matlab文件对应不同的边界条件： omega_eqn_zero_dirichlet_fft_z.m 对应于盒子所有面上的零狄利克雷边界条件。 这在物理上是不合理的，包括用于测试目的以及与学术文献进

Matlab 求解偏微分的代码数值偏微分方程 包含有限差分方法对偏微分方程的实际实现的存储库。 这个存储库包含我在约克完成的一个模块中的一些项目，以及我自己的一些工作。 在这个存储库中编写的代码应该能够在 MATLAB 和 Octave 中运行。 对于我在 York 的 PDE 模块数值方法中的项目，代码附带了 pdf 文档来解释我试图解决的问题。 项目一 使用 Crank-Nicolson 方法求解的抛物线热方程。 使用双扫描方法实现。 PDE问题及实现 所需文件 Crank-Nicolson 实现 绘图结果 项目二 PDE问题及代码实现 使用 MATLAB 的内置pdepe函数求解广义 PDE。 指定 BC 指定IC 指定偏微分方程 绘图结果 用 ADI 方法求解二维热方程。 ADI 实施

一维稳态有源导热问题的matlab程序

3.4 领域情感词典的构建 (1) 确定种子词集合。根据所选领域的特点, 制定 相应的选择标准, 抽取语料库中的词语作为种子词, 加入到种子词集合中; (2) 确定候选情感词集合。首先将种子词转换成 对应的词向量, 根据相似度计算公式(向量的余弦计算 公式)求得与每个种子词最相似的n个词语作为候选情 感词集合; (3) 利用训练好的情感分类器判断每个候选词的 情感极性。最后整合上述分类器输出的带有情感极性 的候选词语, 添加到面向特定领域的情感词典中。 4 实验及结果分析 为了验证该方法的有效性, 本文设计实验进行验 证, 主要验证以下两点假设: 假设 1: 本文提出以词向量训练分类器判断词语 情感极性的方法优于直接利用词向量的语义相似度判 断词语情感极性。 在情感分析领域, 大部分常规机器学习方法, 如 决策树、支持向量机等, 都能够构建分类器来判断词 语的情感极性。由于自然语言的特殊性(直接特征不足, 需要转换成词向量进行分析, 特征数即为词向量的维 度), 使得支持向量机的表现优于其他机器学习算法。 假设 2: 深度学习中, 神经网络训练的分类器在 判断词语情感极性任务中的性能优于支持向量机 (SVM)训练的分类器。 4.1 实验 1: 构建基于词向量的神经网络分类器 实验使用的语义知识库包括 NTUSD; 清华大学 李军情感词典; HowNet情感词典中的正负情感词语以 及 DUTIR。语料库的获取主要借助 Python 所编写的 爬虫程序, 采集 2017 年 4 月 19 日–2017 年 10 月 9 日 的新浪财经新闻, 共计 9 422 篇, 每篇新闻均以 txt 的 形式进行存储。 对语料库进行数据预处理(去停用词、去无关符 号)与分词(构建自定义词典: 将所有股票名称和股票 代码作为一个词典, 防止分词时被切分)。抽取融合词 典与语料库的交集词汇作为训练语料, 结果如表 2 所 示。最后以语料库为对象, 使用 Word2Vec 方法生成词 向量模型, 其中每个词向量的维度为 100。 表 2 词典中的词出现在语料库中的情况表 交集的积极词数量 交集的消极词数量 总计 3 128 2 850 5 978 基于准备好的训练语料, 按照实验设计方案构建 神经网络分类器。经过 6 700 次训练后, 得到训练集准 确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%。显然, 模型 的效果良好, 并没有出现过拟合和欠拟合的现象。 接着确定种子词集合。由于本文重点不在于研究 种子词抽取规则, 因此不作深入探讨。通过信息检索, 参考相关论文及结合本文语料库, 选择 20个能够代表 金融领域的词汇作为种子词集合, 如表 3 所示。 表 3 金融领域种子词集合 金融领域种子词集合 大涨, 大跌, 股票, 平仓, 牛市, 熊市, 走高, 拉升, 雄起, 利好, 利空, 清仓, 套牢, 抄底, 反弹, 减持, 乏力, 退市, 撤离, 亏 词向量最大的特点是将语义信息用向量的形式进 行分布式表示。词向量之间的余弦值能够表示词语之 间的相关性程度。通常直接利用词向量构建情感词典 的方式为: 判断种子词的情感极性, 利用词向量找出 与种子词最相似的词语集合, 与积极种子词相似的词 语被认为是积极情感词, 与消极种子词相似的词语被 认为是消极情感词, 从而构建情感词典。本文对上述 种子词集合中的种子词的情感极性进行人工判断, 找 出与每个种子词最相似的词语(取相似度最高的前 10 个词语)。对金融语料的研究发现, 绝大部分金融领域 的情感词词性为形容词或者动词, 因此在取相似度最 高的词语的过程中加入词性过滤, 仅选择形容词和动 词, 最后对积极和消极的词语分别去重, 得到情感词 典(消极词语 61 个, 积极词语 41 个)。 笔者认为仅根据词向量的相似度判断词语情感极 性的判断并不准确。因为词向量仅仅保留语义信息, 而语义信息并不能代表情感信息, 存在情感极性相反 的词语在语义关系比较相似, 如“跌”显然表示消极情

经典的热传导方程式是基于这样的假设得出的，即传热后温度会立即升高，但是温度的升高是一个缓慢的过程，因此已重建了依赖记忆的热传导模型。 数值结果表明，新模型初边值问题的求解与经典热传导方程相似，但其传播速度比经典热传导方程慢。 此外，前者的传播速度还受时间延迟和内核功能的影响。