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高清电子书：Longitudinal Structural Equation Modeling - A Comprehensive Introduction [1 ed.] - Jason T. Newsom - Routledge

通过修正的 Smith 预测器对具有延迟边界测量的梁方程进行边界控制 Smith 预测器及其变体应用于具有延迟边界测量的 Euler-Bernoulli 梁方程的边界控制。 由于小时间延迟引起的众所周知的不稳定性问题得到解决。 仿真结果证明了该方法的有效性。 我们使用混合数值和符号方法来执行模拟。 该代码也记录在 IEEE CDC2003 的论文中。 请访问此处获取全文的 PDF 文件。 http://www.csois.usu.edu/people/yqchen/paper/03C12_beam_smith_cdc03.pdf 运行“Demo_smith.m”进行演示。

我们研究了具有参数激励和一个外部强迫的Duffing方程，并获得了分岔和混沌的丰富动力学行为。 通过梅尔尼科夫方法得到了周期扰动下达芬方程的混沌判据。 并证明了Duffing方程在准周期摄动Ω=nω+ ϵν下的平均系统的混沌相对于ω）是不合理的，并且示出了n = 1,2,4,6，但存在平均系统的混沌当n = 3、5、7-15时，不能证明Duffing方程的有效性，而通过数值模拟可以证明原始系统中混沌的发生。 数值模拟不仅显示了理论分析的正确性，而且还显示了更多新的复杂动力学行为，包括等斜或非斜分叉面，分叉图，最大李雅普诺夫指数图，相图和庞加莱图。 我们发现大的混沌区域具有一些孤立的周期参数点，大的周期和准周期区域具有一些孤立的混沌参数点，周期加倍到混沌和混沌到逆周期加倍，非密集曲线混沌吸引子，非吸引混沌运动，非混沌吸引集，碎片混沌吸引子。 通过调整Duffing系统的参数，几乎可以看到混沌运动，几乎可以看到非混沌运动，这可以看作是混沌控制的悲剧，也可以看作是混沌运动变成了非混沌运动的悲剧。

Brownian dynamics serve as mathematical models for the diffusive motion of mi- croscopic particles of various shapes in gaseous, liquid, or solid environments. The renewed interest in Brownian dynamics is due primarily to their key role in molec- ular and cellular biophysics: diffusion of ions and molecules is the driver of all life. Brownian dynamics simulations are the numerical realizations of stochastic differential equations (SDEs) that model the functions of biological microdevices such as protein ionic channels of biological membranes, cardiac myocytes, neuronal synapses, and many more.

用MATLAB求解求解定谔代码我的薛定谔方程求解器代码 出版商 作者：Tsogbayar Tsednee（博士）联系人： 介绍： Matlab 代码 H_atom_DC_Stark_resonance.m 使用伪光谱方法结合复数吸收电位计算原子氢的 DC Stark 共振参数。 Matlab 代码 H2plus_eig_values_for_sigma_states.m 使用伪光谱方法计算 H2+ 离子的 sigma 状态的特征能。 要求： 任何版本的 Matlab 软件。 实现细节和运行 H_atom_DC_Stark_resonance.m 和 H2plus_eig_values_for_sigma_states.m 代码都使用代码 legDC2.m，该代码使用 Legendre-Gauss-Lobatto 节点和相应权重的搭配计算勒让德微分矩阵。 您可以下载它们并直接运行代码。 版权/许可 这些代码作为免费软件发布。 基本上，您有权使用它们并修改它们中的任何一个。 在以下位置找到 GNU 通用公共许可证：

经典的常微分教材，非常清晰，图解常微分，很到位

Ordinary_Differential_Equations_V.Arnold，djv文件，用WinDjView查看。

努梅罗夫 python脚本，用于解一维时间独立的Schrodinger方程的束缚态。 该脚本使用Numerov方法来求解微分方程，并显示所需的能级和带有这些能级中每一个的近似波动函数的图形。 跑步 要运行此代码，只需克隆此存储库并使用python运行Numerov.py脚本（需要numpy和matplotlib模块）： $ git clone https://github.com/FelixDesrochers/Numerov/ $ cd Numerov $ python Numerov.py 然后程序将要求您输入要显示的能级数和所需的电势（确保电势大约位于x = 0的中心）： $ >> Which first energy levels do you want (enter an integer) : 4 $ >> Potential (as a fonction of x):

这些函数求解周期性 LQ 状态反馈设计的离散时间周期 Riccati 方程 (DPRE)。 这些函数计算离散时间周期 Riccati 方程的唯一稳定解 X{k} 并返回状态反馈中的增益矩阵 K{k} u{k} = -K{k}x{k}，其中k = 1:P。 m文件“dpre”通过循环QZ或牛顿反向迭代法解决离散时间周期最优控制问题。 这些不是可用的最快方法，但效果很好。 mex 文件“dprex”通过周期性 QR（使用来自 matlab 内部 slicot 库的函数）或复杂的周期性 QC 方法（使用从 pqzschur 库中转换为 c 代码的 fortran 来解决离散时间周期性最优控制问题）。 mex文件的实现要快得多，但是需要编译mex文件，这可以通过运行make_dprex.m来完成。