[ZX, ZY, ZXX, ZYY, ZXY] = trigradient2(X, Y, Z, T, M) 使用最小二乘线性回归计算函数 Z(X,Y) 的导数。 方程组是用泰勒级数从每个点到相邻顶点建立的。 如果一个顶点连接到少于五个顶点，则也使用两条边距离内的顶点。 这种推导方法比一阶方法提供了更好的结果。 特别是计算出的二阶场导数的误差明显小于用一阶函数推导两倍场的误差。 输入： X= 带有 x 坐标的向量。 Y= 带有 y 坐标的向量。 Z = 矩阵，每个点都有函数值。 如果 Z 有多个列 计算每一列的导数。 可选参数： T = 三角剖分（具有多边形顶点的 Nx3 矩阵）。 如果没有给出 X,Y 的 delaunay 三角剖分，则使用。 M= 用于计算的方法。 默认值为 0。 0：一个大方程组。 快速地。 1：多个小方程系统。 较慢但取决于输入值更准确。 输出： ZX=dz/dx

保证 IVP 解的准确性的一种方法是使用步长 h 和 h/2 解决问题两次，并在对应于较大步长的网格点上比较答案。 但是对于较小的步长，这需要大量的计算，并且如果确定一致性不够好，则必须重复。 Fehlberg 方法是尝试解决此问题的一种方法。 它有一个程序来确定是否使用了正确的步长 h。 在每个步骤中，都会对解决方案进行两种不同的近似处理并进行比较。 如果两个答案非常一致，则接受近似值。 如果两个答案不符合指定的准确度，则减小步长。 如果答案同意比所需的有效数字更多，则增加步长。

pb9进阶开发篇源码，《PowerBuilder9·0精彩编程百例》源代码

这个包实现了论文的高斯函数的一阶导数和二阶导数的可控滤波器 WT Freeman 和 EH Adelson，“可控滤波器的设计和使用”，IEEE PAMI，1991。 致谢：此文件的灵感来自 Douglas Lanman 在http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/9645-steerable-gaussian-filters 上的“可操纵高斯滤波器” 然而，Douglas Lanman 的实现有两个主要改进： 1.滤波器模板经过归一化处理，响应的幅度更加合理。 2. 加入高斯的二阶导数（LOG）。

matlab程序描述了二阶锁相环对不同动态条件（相位阶跃，频率阶跃和频率斜升）的适应情况，以及特征频率ω，阻尼震荡因子ζ对暂态响应的影响

VB数值求一阶、二阶、三阶和四阶导数，脱离MATLAB环境。共四个子程序（过程）。

基于OP07CP运放设计的四阶带通滤波Multisim14仿真源文件，Multisim14版本可打开运行

龙格库塔法matlab（2阶与3阶）算例代码与text文件代码一样

基于龙格—库塔法（R-K）Matlab代码实现

不同滤波器的传递函数已绘制为信号流图，从而暴露了滤波器系数的中心频率和 Q。 现在可以在实时系统（例如 dSPACE 平台）上轻松调整这些参数，而无需重新编译模型以更改滤波器参数。 这种过滤器的优点是： - 它可以处理矢量化输入，即多路复用信号； - 可以轻松地将复位信号添加到积分器。