matlab的欧拉方法代码神经复合体 （课程于2019年Spring举行） 本课程旨在了解通过计算机模拟的不同数值模型在大脑神经元之间传递信号的过程，从而导致决策，记忆和学习。 用MATLAB编写的代码。 练习： 单神经元模型 PS4：使用欧拉方法对积分和发射模型进行编码，以近似估算不同的电流I。 神经网络 PS5：对环形网络的活动进行编码（具有连接），该网络提供正反馈以关闭神经元，而负反馈则向较远的神经元提供反馈。 然后提供一个输入，该输入也取决于每个神经元的方向。 最后，测试有无连接时输入方向的变化如何影响神经元活动。 PS6（提供的大量代码）：模拟神经网络中神经元的活动，其激发速率具有不同的均值和标准差。 突触重量和神经元数量之间的关系是从理想行为的平均值（低）和SD（高）得出的。 学习与记忆 PS7（a）：Bienenstock-Cooper-Munro（BCM）学习规则的实现，给定在每次模拟开始时随机选择的两种输入模式。 PS7（b）：在两个神经元之间执行尖峰时序相关可塑性（STDP），其中重量变化取决于与突触前神经元尖峰的时间差。 PS8：实现感知器以根据体重变化学习模式。

matlab的欧拉方法代码可压缩的二维Euler方程求解器 该存储库包含MATLAB代码，用于使用磁通分解方法求解2D可压缩的Euler方程。 它目前使用Steger-Warming方案（1981）。 资源

matlab的欧拉方法代码 Forward-and-inverse-kinematics-of-puma560 东南大学自动化学院2018级机器人技术基础实验2：正逆运动学求解仿真 1. 实验目的和要求 掌握常见形式的机器人的D-H坐标系建立方法、运动学建模； 正逆运动学分析与求解； 使用Robotics Toolbox对直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人、PUMA560其中之一建立运动学模型，正逆求解和仿真。 2. 实验手段 2.1 实验原理 D-H坐标系 正运动学求解：已知机器人的所有连杆长度和关节角度，计算机器人手的位姿。 逆运动学求解：找到方程的逆，求得所需的关节变量，使机器人放置在期望的位姿。 Robotics Toolbox & MATLAB 2.2 函数详解 transl Create or unpack an SE3 translational transform T = transl(x, y, z) is an SE(3) homogeneous transform (4x4) representing a pure translation of x, y

matlab的欧拉方法代码BEM_flow_simulation MATLAB上的计算流体力学： 目的是使用边界元素方法模拟任何障碍物附近或周围的任何形式的流动 使用BEM绕圆柱障碍物和接近均匀战争的潜在流动 非粘性势流的假设适用于导航斯托克斯方程（Euler方程），使用边界元方法，该代码模拟了在均匀垂直壁附近的尺寸稳定的圆柱障碍物周围的流动。 该系统不受其他方向的限制。 该代码是流体力学硕士1实习的主题，并且作为大型项目的第一块砖，该项目用于模拟复杂非均匀障碍物周围的粘性流动，因此可以自由继续。 类“ pot_flow_class”模拟垂直于垂直壁（两个障碍物之间的距离为H）附近圆柱2D障碍物（无量纲半径r = 1）附近的该势流。 流速为U = 1（无量纲）。 使用边界元素方法的第二层。 这样的流动的精确解决方案的代码允许验证无垂直壁模拟。

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该程序实现用后向欧拉的方法求一阶常系数微分方程组的数值解，方程的系数为矩阵。

改进的欧拉方法和四阶-龙格库塔解初值问题

拉格朗日－欧拉方法二维数值模拟的研究，崔冰艳，，从Navier-Stoles方程和连续方程出发，在ALE描述下，用有限差分的方法对计算区域进行四边形单元的网格划分；利用权因子对平流通量进行�

采用下述方法，求解常微分方程初值问题 y’=y-2x/y，y(0)=1，计算区间为[0, 1]， 步 长为 0.1。 (1)前向欧拉法。 (2)后向欧拉法。 (3)梯形方法。 (4)改进欧拉方法。

二分法求解；.牛顿法求解；高斯消去法求解；雅可比迭代法求解；拉格朗日插值；牛顿插值；最小二乘法拟合；龙贝格方法计算积分；欧拉方法求解初值问题；