本程序使用改进的欧拉算法解常微分方程f(x,y)=y-2x/y，初值为1，使用者可根据自己需要进行修改

矩阵求逆和解线性方程c源代码

它包括以下程序：Euler 方法、改进或修改的 Euler 方法和 Runge-Krutta 方法。 RK 方法包括一阶（欧拉法）、二阶（Heun 法、中点法和拉尔斯顿法）、三阶、四阶（经典）和五阶（布彻法）。 *图片由 Dennis Zill 和 Michael Cullen 在他们的书中提供：具有边界值问题的微分方程（第 7 版）*

微分方程数值解中关于adams算法的代码，用于计算相关问题。

除MATLAB系统的求解工具外，欧拉法求解常微分方程的MATLAB语言

我们开发了一种基于强度方程 (TIE) 传输的简单而强大的相位展开算法。 在我们的方法中，使用快速余弦变换求解 TIE，并在求解 TIE 后引入相位校正操作。 由于相位校正操作，即使在显着的散列噪声条件下，所提出的方法也可以获得令人满意的解缠结果。

扫描电镜 结构方程建模

FDE12 解决了分数阶非线性微分方程 (FDE) 的初始值问题。 这是 [1] 中描述的 Adams-Bashforth-Moulton 的预测器-校正器方法的实现。 在[2]中研究了该方法的收敛性和准确性。 在 [3] 中已经针对多项 FDE 提出并讨论了具有多个校正器迭代的实现。 在这个实现中，离散卷积通过 [4] 中描述的 FFT 算法进行评估，允许保持计算成本与 N*log(N)^2 成正比，而不是像经典实现中的 N^2； N 是评估解的时间点数，即 N = (TFINAL-T)/H。 FDE12 实现的方法的稳定性特性已在 [5] 中进行了研究。 用法： [T,Y] = FDE12(ALPHA,FDEFUN,T0,TFINAL,Y0,h) 对阶 ALPHA > 0 的 FDE 或 FDE 系统的初始值问题进行积分D^ALPHA Y(t) = FDEFUN(T,Y(T))

微分方程到状态方程的转换 num,den 分别表示系统函数H(s)的分子和分母多项式 A,B,C,D 分别为状态方程的矩阵。 [A,B,C,D]=tf2ss(num,den)

这个过程的第一步是将线性联立方程直接转换为矩阵形式，对于部分旋转，您需要手动输入方程式，如果方程式的第一个系数为零，则不能将方程式放在第一位。在这种情况下，我们需要在另一个方程之间交换。此代码的内循环使所需的列组件为零。矩阵 a 是系数矩阵，b 是常数。我在这段代码中并没有真正进行替换。我只需使用命令 'linsolve(a,b)' 来找到两个上三角矩阵和常数矩阵的解。