ODE求解

当前话题为您枚举了最新的ODE求解。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

EULER向后ODE求解器(MATLAB)
使用欧拉法求解一阶常微分方程的ODE求解器,指定初始值t0、y0、终值tend和迭代次数Niter。
MATLAB中的ODE求解器多种流行求解方法实现
ODE求解器是一组工具,用于解决形如 $y' = f(t,y)$ 的ODE问题。目前已实现的求解器包括:欧拉法、四阶龙格法、库塔法、Runge-Kutta 3/8法、Dormand-Prince法和Runge-Kutta-Fehlberg法(RKF45)。详细文档请查阅/docs文件夹中的内容。
MATLAB开发ODE求解器进度条简化
如果您需要在远程计算机上运行ODE求解器(例如通过telnet/ssh),这个简单的控制台进度条功能会非常便利。它根据ODE的状态在控制台中打印进度条,让您清楚地了解计算进展。计算完成时,它还会显示ODE求解器的启动和结束时间。
图形界面求解常微分方程一种基于GUI的ODE求解工具开发-matlab
这个功能是一个使用图形用户界面(GUI)求解特定常微分方程(ODE)集合的工具。它接受ODE模型的参数和包含实验数据的输入文件作为输入。该工具绘制出ODE的数值积分解,同时计算实验数据与模型解之间的残差平方和。如果您在研究中使用此源代码,请引用以下论文:Banerjee S、Perelson AS和Moses M (2011) Towards a Quantitative Understanding of Within Host Dynamics of West Nile Virus Infection。
Matlab中的混合集成器基于ODE求解器的“事件”函数的系统集成
在许多情况下,动态系统的模拟最好通过定义其可能存在的多种模式并独立建模每个模式来实现,这种方法称为“混合建模”。混合模型的核心包括每个模式的动态模型、模式转换的规则以及系统在离开一个模式进入下一个模式时的转换图。Matlab提供了一些基本的低级工具来评估这种混合系统的形式。此外,还有一些重型工具箱可用,例如http://www.dii.unisi.it/hybrid/toolbox/。介绍的代码提供了一个介于基本工具和重型工具箱之间的轻量级高级抽象,适用于简单到中等复杂度的混合系统。另外,还包括hybrid_integrator.m在弹跳球模型中的两个演示,一个使用冲击时的恢复系数建模,另一个使用弹簧阻尼器接触模型。
求解结果
左图中 x1(t)与 x2(t)是周期函数。
CVRP求解
MATLAB求解带容量的路径优化问题(CVRP),提供算法和代码实现。
因子的求解
因子的个数q小于或等于变量个数p。特征根λ1≥λ2≥…≥λp,特征向量为U1,U2,…,Up。由列向量构成的矩阵为A,即A=[U1, U2, ..., Up]。
Mie散射求解
MATLAB 中基于 Mie 理论计算球形颗粒的散射效率、消光效率、散射截面和消光截面。
背包问题求解方案
这是一个关于0-1背包问题的项目,包含了问题的解决代码和相关资料,适用于学习和研究背包问题算法。