选用高精度测温芯片（Si7051）对热电偶做冷端补偿；为做温度--电压的双向转换,在热电偶分度表中做高密度双向线性插值；用三线Pt100做动肩构成不平衡电阻桥来检测热电阻值；通过解析法求解Pt100的一元四次热电阻方程得到温度；使用高精度Σ-Δ且有易驱动功能的模数转换器（ADC）；选用ARM Cortex-3结构的高性能32位微处理器STM32F103。综合这些技术,能使温控器测温分辨率达到0.001℃。对以上相关内容的误差分析以及在STM32F103上的编程实现是本文论述的重点

龙格—库塔法求解初值问题，常微分方程求解，传染病预测源代码，结合https://blog.csdn.net/weixin_41788456/article/details/102925415文章学习，内附有输出结果。

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。

该代码采用有限差分格式来求解二维热方程。 位于任意值 1000 的计算域中心的加热块是初始条件。 底壁初始化为 100 个任意单位，是边界条件。 随着算法的推进，每 50 个时间步长使用一个电影函数来说明热扩散。 代码还表明，如果解决方案在预定的迭代次数内达到稳定状态。 所有单位都是任意的。

Dirichlet问题的边界积分方程法 使用边界积分方程方法求解平面域上拉普拉斯方程的狄利克雷问题，其中边界是具有 C^2 参数化的平滑简单闭合曲线。

QMPython Python 中的量子力学和薛定谔方程求解器。 这些计算的起点是笔记本“Solving_the_Schrodinger_Equation_Numerically.ipynb”。 在本笔记本中，您将找到有关如何为无限方形井设置哈密顿量的说明。 很容易将其更改为任何形状势，限制在某个域 [xlow,xhigh] 上。 可以在 Harmonic Oscillator.ipynb 中找到以这种方式求解薛定谔方程的这种方法的示例用法，其中显示了 HO 的谐波状态如何随时间演变。 这个问题使用梯形算子的代数是完全可以解决的，并且与这里的数值解一致。 您可以使用这款笔记本玩一些游戏，例如在井的中心添加一个尖峰。 在 TimePropagation_of_WF.ipynb 中可以找到一个不同的解决方案，直接求解瞬态薛定谔方程。 这仍然使用哈密顿量，但现在直接解决时间相关性，步入时

求解二维热传导方程，文档中有过程和matlab程序。 本文利用有限差分法来求二维热传导方程的数值解，通过Matlab编程求解并作图，进而与解析 解做出的图进行比较，画出误差图。

喻文健-数值分析与算法-第一二单元作业

经常在一些群里看见有人问非线性方程求解的问题，发现有的人长时间重复的问同样的问题，看来是不得法，往往又面临毕业，我忍不住就像帮他们一一把，所以抽空写了这个小文，希望能对需要的人有所帮助，类似的文章写过几篇，但是都是针对具体人的具体问题，略显不够全面，这次彻底整理了一下。

为了协调Richards方程数值模型在精度、稳定性和计算效率之间的矛盾，对时间步长进行优化控制，发展了一种变步长的计算模型。采用van Genu chten模型，将描述土壤水分运动的Richards方程（为偏微分方程）在空间上半离散后得到常微分方程组，借助于该求解器求解。针对以含水率θ为变量的Richards方程进行了试验，常微分方程组求解采用CVODE求解器，并对土壤水分特征曲线和水量平衡进行了检验。结果表明，该模型具有较高的计算精度、求解效率和稳定性。