不确定的微分方程已广泛应用于许多领域，尤其是不确定的金融领域。 不幸的是，我们不能总是得到不确定微分方程的解析解。 早期的研究人员提出了一种基于欧拉方法的数值方法。 本文设计了一种通过广泛使用的Runge-Kutta方法求解不确定微分方程的新数值方法。 给出了一些例子来说明Runge-Kutta方法在计算不确定性微分方程解的不确定性分布，期望值，极值和时间积分时的有效性。
2023-03-15 01:31:25
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§1、引言
§2、初值问题的数值解法--单步法
§3、龙格-库塔方法
§4、收敛性与稳定性
§5、初值问题的数值解法―多步法
§6、方程组和刚性方程
§7、习题和总结
2023-03-03 15:39:20
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偏微分方程（PDEs）在图像去噪中的运用，谢进，，图像去噪是图像处理的重要组成环节,经典的处理方法由于涉及的数学理论较浅，一直制约着计算机视觉的发展。近年来,一种基于偏微分�
2023-03-02 21:50:10
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Fundamentals of Differential Equations (7th Edition)
2023-02-26 11:17:12
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分别从捕食-被捕食微分方程种群模型的定性研究，种群模型的古典整体解，种群模型的周期解，种群模型的脉冲解，捕食-被捕食种群时滞问题，多种群间的反应扩散模型和奇摄动种群模型渐近解等方面论述了捕食-被捕食微分方程种群模型近年来的研究成果。探讨了种群模型今后研究方向并对发展前景作了瞻望。
2023-02-22 12:10:04
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Matlab
求解偏微分的代码Heat
和
Black-Scholes
偏微分方程的有限差分法的
MATLAB
和
Python
实现
这些代码实现了有限差分法的数值方法来求解
Heat
PDE
和
Black-Scholes
PDE。
具体而言，Black-Scholes
PDE
的代码旨在为普通期权定价，例如欧洲和美国的看涨和看跌期权。
该算法在
Python
和
MATLAB
中实现，Python
代码属于面向对象学科，使用
Numpy
处理矩阵。
此外，Python
和
MATLAB
代码都允许用户编写自己的函数，将其放入代码中以设置有限差分网格的边界条件。
该代码提供了示例用户生成函数，用于为
Python
代码和
MATLAB
代码设置边界条件。
Python
对象还在
Python
类中实现了特殊方法，以使其可切片（
__getitem__()
）和可打印（
__repr__()
）
请在
README.pdf
文件中找到详细的数学解释，因为
Github
不支持
Latex
公式。
作者：鲁瑞南
参考：
[1]Brandimarte
P.
金融经济学中的数值方法：基于M
2023-02-16 22:38:21
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