matlab优化微分方程组代码自述文件 这些数据集的目的是将它们用于在Pyhon中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。 由于PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，因此我们期望在开始全面移植MRST之前进行演示，基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。 评价概念验证 步骤如下： 找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新的《使用MATLAB进行储层模拟入门》一书（Knut-Andreas Lie的Octave ）中提供了一些测试代码。 见附录。 正在Matlab和Octave下测试代码的性能。 代码将发布在单独的存储库中。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch 测量原始MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch计算时间快10到100，我们将继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 数据集 MRST（下载） 固相萃取9 固相萃取10 案例B4 赛格 OPM 固相萃取1

常微分数值解matlab代码ODE 系统 - 数值求解器 使用 Runge-Kutta 求解常微分方程组 依赖 用 Fortran 90 编写的代码 gfortran 编译器 使用 Matlab/Octave 绘制解决方案 如何使用 运行代码 代码在 Fortran 90 中运行，您将需要一个 Fortran 编译器，例如 gfortran。 在代码中更改了问题条件，然后您需要编译每个更改： gfortran ode_solver_main.f90 -o 然后，运行： 在 Windows 上 your_exe_name.exe 在 Linux 上 ./your_exe_name.out 在此之后，代码将生成三个 .out 文件。 mash_info.out ：包含域离散化的点。 output_solution.out ：包含每个点的解决方案 绘图解决方案 您将需要 Matlab 或 Octave 来运行 .m 代码。 打开 Matlab/Octave 后，只需使用执行按钮运行代码并及时观察解决方案的变化。 数学模型 我们使用 4 阶 Runge-Kutt

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ode86 对以下形式的常微分方程组进行积分dy/dx=f(x,y), y(x0)=y0, 使用12阶，8阶和6阶龙格-库塔公式对。 该方法使用高阶公式（使用局部外推法）进行改进。 对于比 1e-6 严格的公差，结果预计将优于 ODE45。 另见 ODE23 ODE45 和 ODEDEMO.M。 基于代码 ODE45 CB Moler，25-3-1987，MathWorks, Inc. 误差控制方法和系数取自通道Tsitouras 和 SN Papakostas，“Runge-Kutta 方法的廉价误差估计”，SIAM J. Sci。 计算。 20(1999) 2067-2088。 已测试 MATLAB 版本：6.1

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龙格库塔法是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。

四届龙格库塔法求解线性、非线性单自由度振动系统微分方程