PyDAS - 几个微分代数系统求解器的 Python 包装器 介绍 PyDAS 为 Python 代码提供了一种方法，可以利用 Python 代码中的几个著名的基于 Fortran 的微分代数系统求解器。 可用的求解器——DASSL、DASPK 和 DASKR——都可从公开获得，并随 PyDAS 分发。 PyDAS 为每个求解器提供了一个 Python 扩展类型，它反过来提供了设置求解器选项、提供残差和雅可比函数以及运行求解器的 Pythonic 方法。 DASSL、DASPK 和 DASKR 求解器都比提供的 ODE 求解器功能中使用的求解器 VODE 强大得多。 执照 版权所有 (c) 2010 约书亚 W. 艾伦 ( )。 特此授予获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）副本的任何人免费许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和

2021美赛A题M奖论文+代码（可一键运行）+手稿。原文可见这里 https://blog.csdn.net/qq_44782352/article/details/122809167

matlab中，用龙格库塔法解微分方程，当微分方程中只出现了x没有y(例dy/dx=2x),或只出现y没有x(例dy/dx=y^2+y)时的matlab程序。

提出了作为横动量pT的函数的微分横截面，用于产生ing（nS）（n = 1、2、3）状态并衰减成一对μ子。 在LHC上使用CMS检测器收集了与s = 7TeV的pp碰撞中4.9 fb-1的积分光度相对应的数据。 分析选择的事件具有dimuon速度| y | <1.2和dimuon横向动量在10 <pT <100GeV范围内。 测量结果表明，对于三个ϒ状态，在pT≈20GeV时从指数行为过渡到幂律行为。 在该跃迁以上，ϒ（3S）谱比than（1S）的谱要困难得多。 p（3S）和ϒ（2S）微分截面与to（1S）截面的比值随着pT在低pT处的增​​大而增大，而在pT较高时变得平坦。

matlab微分方程代码自述文件 GPU加速用于MRST（概念验证） 我今天（12月5日）开始进行评估和概念验证，以移植Matlab油藏模拟器以加速行驶。 部分工作需要SPE论文中的Eclipse数据集进行测试。 MRST。 我已将最重要的数据集上载到其自己的存储库中。 请参阅下面的参考。 由于PyTorch具有与GPU或GPU配合使用的内置功能，因此我们希望证明基于GPU的PyTorch可大大减少油藏模拟中的计算时间。 简而言之，这就是想法。 背景 少数科学家已经将他们的一些工作移植到了这种ML框架上，但是没有专门针对油藏模拟进行研究。 战略 测试构成MRST求解器核心的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新书的作者提供了一些性能测试代码（请参阅附录）。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch; 测量MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch中GPU的计算速度快10到100，则继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 感谢您的集思广益。 更新 已经有

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您可以使用它来区分包含高频噪声的信号/矢量。 您使用的点越多，以更多计算为代价的噪声抑制就越大。 robustDiff 使用未来信息和过去信息来估计当前点的导数（非因果）。 robustDiffOneSide 仅使用过去的信息（因果关系）。 robustDiffOneSide的相移会随着使用的点数的增加而增加，因此请注意。 安装/设置说明： 将 zip 的内容添加到您的路径中。 该文档将通过 MATLAB 主文档页面上的“补充软件”链接提供。 “补充软件”链接仅在您将 zip 文件的内容添加到您的路径时才会显示。 如果这很复杂，只需查看“文档”目录。 使用的公式来自 Pavel Holoborodko 所做的工作。 有关这些公式的更多信息，请访问他的网站： http : //goo.gl/vfRWcg

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