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

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。

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

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 =

finite difference explicit method

有限差分法matlab两点边值代码二维椭圆PDE有限差分法可视化 该程序适用于数学软件第四次作业。 要求如下： A和B是学生证中的最大和第二大数字。有限差分法用于求解椭圆PDE方程。 等式在图1中。 该问题属于二维两点边界值问题。 主要思想是用各个方向上的差商代替导数。 间隔被分段并且执行泰勒展开。 用Matlab的左除法求解该公式，得到行向量并返回原方程，最后用绘图函数绘制图形。 运行此代码后，您将获得如图2所示的图。 考虑到N较大时计算速度较慢，因此在“ matlab_summer_3_pde_sparse.m”中对计算方法进行了改进。 很高兴我的代码可以为您提供帮助〜

时域有限差分法的MATLAB应用 值得拥有！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

matlab的欧拉方法代码二维热扩散有限差分法 该项目的目的是使用有限差分法求解二维热方程。 这是一个MATLAB代码，可以解决不同的材料，例如（铜，铝，银等），或者允许用户通过输入导热系数，比热和密度来添加自己的材料。 可以应用许多随时间固定的“狄利克雷条件”的边界条件。 它还解决了印版的稳态温度，并告诉用户该印版达到该稳态所需的时间，并且用户选择了误差容限。 解决方案的精度将主要取决于在网格划分和开始迭代求解之前也可以选择的x和y方向上的节点数。 该代码可以用两种方式（Euler和二阶Runge-Kutte）以及具有中心有限差分的空间导数求解方程的时间导数部分。最后，在求解之后，时间上的图形模拟似乎表明了热量如何扩散到整个过程中在所选时间间隔内的板块。

%% 有限差分显式方法（迭代），D = 扩散率：Fick 的第二扩散定律% by Prof. Roche C. de Guzman 清除; clc; 关闭所有'）; %% 给定xi = 0; xf = 0.6; dx = 0.04; % x 范围和步长 = dx [m] xL = 0; xU = 0.1; % 初始值 x 下限和上限 [m] ti = 0; tf = 0.05; dt = 4e-4; % t 范围和步长 = dt [s] ci = 2; % 初始浓度值 [ng/L] cLU = 8; x 上下限范围内的 % 初始浓度值 [ng/L] D = 1.5； % 扩散率或扩散系数 [m^2/s] %% 计算％自变量：x和t X = xi:dx:xf; nx = 数字（X）； T = ti:dt:tf; nt = numel(T); % x 和 t 向量及其元素数[x,t] = me

Finite Difference Schemes and Partial Differential Equations