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。

介绍分数阶微分的经典数学教材, Miller K.S., Ross B.写的哦

热扩散matlab代码用于纳米磁性开关的数值 Fokker-Planck 求解器 这个存储库是做什么用的？ 快速总结 此代码使用有限元方法求解纳米尺寸单畴磁铁的一般 2D Fokker-Planck 方程。 版本 1.0 背景 纳米尺寸磁体的磁化转换可以通过现象学 Landau-Lifshitz-Gilbert (LLG) 方程来描述（详见详细信息）。 LLG方程的解是磁矩$\vec{\mathbf{m}}$在各种场下的轨迹（作为时间$t$的函数）。 在有限温度下，磁化切换容易受到随机热噪声的影响，这使得 LLG 方程是随机的。 模拟有限温度磁化的常用方法是在LLG方程中加入白噪声，并对其进行大量模拟（采样法）。 解决方案的集合将提供有关给定环境中磁化切换统计信息的信息。 采样方法是耗时的（尤其是在尝试研究罕见事件时，例如，对于嵌入式应用程序，通常要求存储设备的写入错误低于 $10^{-6}$）。 另一种方法是求解相应的 Fokker-Planck 方程： $$ \frac{\partial \rho}{\partial t}=-\vec{\nabla}(\rho \vec{\math

它以 GUI 应用程序（文件 *.zip）的形式提供。

fractPC.m 为分数阶松弛振荡方程提供了预测校正方法 (u_t_alpha=-B u(t)+f(t), 0<alpha<=2)。 variablerandomorder.m 为可变阶 (0<\alpha(t)<=1) 和随机阶 (p(0<\alpha_0+noise<=1)=1) 分数松弛方程提供预测校正方法。 当微分阶数为常数（0 <\ alpha <= 1）时，也可以使用。 读者可以在这段代码中改变变阶和随机阶函数。 相关参数也可以在代码中更改。 此外，我们应该指出，该代码可用于小变化的可变顺序或随机顺序。 如果微分阶函数变化快，请给出较小的时间步长。 但是，当微分阶函数急剧变化时，它不起作用。

使用 FDM 和 PCG 进行波浪模拟 使用(FDM) 和(PCG) 方法作为线性系统求解器来模拟波。 该项目是作为塔尔图大学课程的一部分实施的。 可以在 找到该项目的完整概述。 结果，创建了一系列表示波浪模拟的图片（应手动组合成 gif 文件）。 依赖关系 麻木 matplotlib

linear-equation 求解线性方程组 verilog 实现 工程比较大会包含比较多的模块 --@--Young--@--

Microsoft Equation Editor v3.1 cn　微软公式编辑器中文版 （无需破解，正常使用）