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

常微分方程的边值问题的一种解法，即简单打靶法

这是一本常微分系统的随机分析，是随机微分方程的入门级图书。

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matlab微分方程代码6轴机器人校准算法 这是一种机器人校准算法，用于提高六轴机器人的绝对精度。 我用matlab编写代码。 步骤1.建立DH参数2.使用正向运动学获得机器人末端执行器表达式3.在末端执行器和24 DH参数之间建立微分方程4.模拟结果并带有一些随机位置数据。 模拟如果要查看结果，请先运行ys0101，然后运行ys0101校准。

Matlab Lsqnonlin代码使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断的Matlab代码 该存储库包含Liu，Wang，Nie和Cao（2018）在文章“使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断”的第5节中用于仿真研究的Matlab代码。 总共有两个文件夹：“函数”和“模拟”。 文件夹“函数”包括用于SMN模型和常规模型的MCMC算法的Matlab函数。 文件夹“ Simulations”包括要进行仿真的主要Matlab代码。 ====================模拟============================== ================= HMEODE_T.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据Student的t分布生成的。 HMEODE_GeneralizedHyper.m：用于模拟分层混合效果ODE模型的主要Matlab代码，其中随机效果是根据广义双曲线分布（GH）生成的。 HMEODE_MixtureT.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据学生的t分

常微分方程初值问题龙哥库塔法，数值计算必备初级教程