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三维大气海洋原始方程解在有限时间爆破，王术，郑琳，本文研究了无粘的三维大气海洋原始模型的解在有限时间内爆破的问题。通过构造特解的方法来简化三维模型,然后找到推导出来的简化�

有限厚垒应变纤锌矿AlGaN/GaN异质结中的电子迁移率及其压力效应，武维，班士良，基于力平衡方程，考虑界面和半空间模光学声子对电子的散射，讨论室温及高于室温下，有限厚垒应变纤锌矿氮化物AlGaN/GaN异质结中的电

解一维二阶双曲方程的一个新型四阶紧致差分格式，丁恒飞，张玉新，在本文中，我们提出了一个解一维二阶非齐次线性双曲方程的新型四阶紧致差分格式，且给出了其稳定性分析，最后，数值例子验证了此

ethod while keeping a balanced approach between its mathematical formulation, programming implementation and as its application using commercial software. The computer implementation is carried out using MATLAB, while the practical applications are carried out in both MATLAB and Abaqus. MATLAB is a high-level language specially designed for dealing with matrices, making it particularly suited for programming the finite element method. In addition, it also allows the reader to focus on the finite element method by alleviating the programming burden. Experience has shown that books that include programming examples that can be implemented are of benefit to beginners. This book also includes detailed step-by-step procedures for solving problems with Abaqus interactive and keyword editions.

冲击是一个显式的有限元程序套件，可模拟动态冲击事件。 它具有一系列要素，联系方式和不同的材料法则。 可以使用随附的预处理器和后处理器来创建，求解和分析模型。 影响基于显式时间步进算法。 这类代码用于模拟动态现象，例如车祸等，通常涉及较大的变形。

Mote3D 更新：当前版本是，即将发布一个新版本。 描述 Mote3D是一种自适应性强，易于使用的开源软件工具箱，用于生成具有周期性边界的随机微粒微观结构模型。 Mote3D可用于生成表示各种非均质工程材料的微观结构的虚拟模型，例如颗粒增强复合材料，部分烧结的陶瓷，粉末，开Kong泡沫或混凝土骨料以及某些纳米材料，生物材料或支架的微观结构。 可以使用这些模型，例如，通过虚拟材料测试来分析微观结构与整体机械，电气或热性能之间的关系。 Mote3D工具箱通过在立方计算域中以用户定义的最小粒子间距离随机放置球形粒子来工作。 生成的微观结构模型可以以不同的格式导出，既可以作为粒子中心坐标和半径的列表导出，也可以作为输入脚本用于生成实体有限的软件Abaqus:trade_mark:或类似预处理器中的实体几何模型或常规六面体网格（体素网格）。 Mote3D报告有关生成的微观结构模型的基本统计信息，例如粒径分布和最近的邻

拉普拉斯方程数学代码拉普拉斯方程的有限差分格式 一种用数值方法求解用MATLAB编写的拉普拉斯方程的有限差分方案。 拉普拉斯方程是二阶椭圆PDE，这是亥姆霍兹方程的特例。 可以使用变量分离来解析解决。 拉普拉斯方程可用于对达到平衡的势能和现象进行建模。 电动力学 拉普拉斯方程可用于模拟静电，流体力学和重力问题。 此处使用的代码对电势进行建模。 这种松弛方法称为雅可比方法。 可以使用其他方法来求解拉普拉斯方程。

有限元英文原版教材The Finite Element Method for Solid and Structural Mechanics, Sixth Edition

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