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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

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Devito：基于符号规范的快速模板计算 是一个Python软件包，用于根据高级符号问题定义实施优化的模具计算（例如，有限差分，图像处理，机器学习）。 Devito建立在基础上，并采用自动代码生成和即时编译功能，以在包括CPU，GPU及其集群在内的多个计算机平台上执行优化的计算内核。 交互式Jupyter笔记本 关于德维托 Devito提供了一种功能语言，用于实现复杂的运算符，该运算符可以由多个模板计算，边界条件，稀疏运算（例如插值）等组成。 典型的用例是用于逼近偏微分方程的显式有限差分方法。 例如，可以使用Devito来实现2D扩散算子，如下所示 >> > grid = Grid ( shape = ( 10 , 10 )) >> > f = TimeFunction ( name = 'f' , grid = grid , space_order = 2 ) >> > eqn =

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