输入为横坐标、纵坐标和输出方程的次数这是参考最小二乘法代码旨在帮助学生学习平方拟合的分步方法

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基于 Richardson外推法提出了一种求解三维扩散方程的高阶紧致差分方法 。该方法首先利用截断误差为O(τ2 + h 4 )的四阶紧致交替方向隐式( ADI)差分格式在不同尺寸的网格上对原方程进行求解,然后利用 Richard-son外推技术外推一次,得到了三维扩散方程具有 O(τ4 + h 6 )精度的数值解 。数值实验验证了该方法的高阶精度及有效性。

Optics Express 21(6), 7726 - 7733 (2013) 中描述的内嵌全息图的外推，两点的模拟示例，球面波。 对此代码/算法或其任何部分的引用：Tatiana Latychevskaia 和 Hans-Werner Fink“通过全息图的自外推实现数字全息的分辨率增强”，光学快车 21(6), 7726 - 7733 (2013)

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matlab海面代码是QG 对于 Matlab 用户 Matlab 用户可以使用 invert.py 作为黑盒从一组数据计算 isQG 解： ssd(Ny,Nx)：海面密度（kg/m^3） ssh(Ny,Nx)：海面高度（米） z(Nz)：从底部到表面递增的垂直坐标，例如z=[-3000 ... -10]（米）。 不要将表面放置在 z=0 处。 无论如何，z=0 处的 N^2 没有物理意义。 n2(Nz)：z 点的分层。 n2 = -g/rho0 d\rho / dz (/s)。 lat(Ny): 纬度纬度 lon(Nx)：以度为单位的经度 useanomaly：（可选，默认值=True），一个布尔变量。 如果为 true，则在反演中使用 ssd 和 ssh 的异常字段。 异常是原始 2D 场与最佳拟合二次曲面的偏差。 上述变量应准备好并保存在 .mat 文件中。 以小写形式使用相同的名称。 假设数据保存在datain.mat中，使用： python invert.py datain.mat dataout.mat 在命令行或 运行 invert.py datain.mat datao

基于作用于卫星的摄动力，建立动力学模型来确定和预测人造卫星的轨道位置和速度。在J2000.0坐标系下，轨道外推采用龙格库塔（Runge-Kutta）数值积分器联合MATLAB和STK软件进行模拟仿真。根据数据分析，得出若干关于卫星定轨结论。

该程序是波场外推的程序，对于初学者有一定的参考价值。特别是搞地震数据处理的同学，有很好的的参考价值，学习一下算法的思路，对于编程还是有点帮助的。