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

朗伯轨道边值问题可以表述为“找到从位置 [r1] 飞行到 [r2] 的航天器的轨道/轨迹，在到达 [r2] 之前花费时间 [tf] 并完成 [m] 次完整轨道。” 每个兰伯特问题的解都不是唯一的； 可以通过长路或短路到达 [r2]，对于 [m > 0]，几乎总是有两个椭圆满足边界条件，因此 [m > 0] 有四个不同的解。 这个函数可以*健壮地*解决任何Lambert问题。 它可以处理短路解决方案（默认）、长路解决方案（通过传递负 [tf]），或左分支（默认）或右分支（通过传递负 [m]）解决方案，以防 [m > 0 ]。 它使用两个独立的求解器； 它尝试的第一个算法是由欧洲航天局的 D. Izzo 博士开发的一种新的未发表的算法 [1]。 这个版本非常快，但特别是对于较大的 [m]，它仍然经常失败。 在这种情况下，会启动一个更健壮的算法（兰卡斯特和布兰卡德 [2] 的算法，R.Good

【优化求解】多目标智能算法优化求解matlab工具箱.md

该库基于C++14标准构建，用于处理大规模线性规划问题（整数或浮点数均可，基于内点法），详细使用说明可参考我发布的博客：https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/126462648?spm=1001.2014.3001.5501，文件内包含说明文档，在Linux系统以及Windows系统下均可使用。

LMI入门，包括基础介绍和一些例子参考，为进一步编程打下基础

该压缩包中给出了典型的多背包问题，作者使用简明易懂的matlab语言对遗传算法进行编程，并对该问题进行了求解，该程序还可以求其他的背包问题以及组合优化问题。

001 matlab最小二乘求解非线性曲线拟合（含复合参数）

状态空间的最优控制体系是保守的，其近似算法应当保辛提出了基于分段常值精细积分方法的保辛摄动近似方法，在同一框架下求解了线性时变LQ最优控制中的计算问题，即变系数矩阵Riccati方程和状态反馈方程该算法是保辛的，具有很好的数值稳定性和精度算例验证了算法的有效性

python写的求解数独的小脚本，2.7的用户需要稍稍修改一下才能用。本人初学python，原创非转，不喜勿喷，谢谢！

该程序已调试完成且附有数据