方程优化

常微分方程（ODEs）是数学中研究函数变化率的重要工具，广泛应用于物理、生物、化学、工程等多个领域。初值问题是常微分方程理论的核心部分，涉及如何找到满足特定初始条件的解。初值问题的基本形式为：$\frac{dy}{dx} = f(x, y), \quad y(x_0) = y_0$，其中$\frac{dy}{dx}$是关于$x$和$y$的函数$f$，$x_0$是初始点，$y_0$是在该点的初值。解的唯一性依赖于连续性和局部Lipschitz条件。Peano定理确保解的存在性，即使$f$不光滑也能找到局部解。解的性质包括连续性、微分性和一致连续性，分离变量法、积分因子法和线性方程解是常用的解法。

我曾使用Maple验证方程，Maple的美观打印模式帮助我多年来验证代码并识别错误。即使在使用MATLAB时，我也使用Maple验证方程，这个工具使用MATLAB的Maple内核来验证方程，使您无需安装Maple。虽然代码不复杂，但处理复杂的长方程时非常方便。它以人类可读的数学符号显示函数，让您直观地检查方程。

粒子群算法优化微分方程模型，MATLAB源程序用于饮酒驾车建模。

用于将Simscape语言方程以更易读的格式输出的Matlab开发。随着技术的进步，这一工具在工程领域的应用越来越广泛。

拉格朗日方程是一种计算运动方程的函数，通过解析d/dt(dL/d(dq))-dL/dq=0来描述系统的动力学特性。在MATLAB中开发，利用符号数学工具箱能够有效地优化这一过程。

考虑在金属板上带有矩形孔的热传导问题，其中板的左侧保持在100°C，右侧通过定常空气流动散热，其他边和孔边界绝缘。初始时板的温度为0°C。边界顶点坐标为(-0.5, -0.8)，(-0.5, 0.8)，(0.5, 0.8)，内边界顶点坐标为(-0.05, -0.4)，(-0.05, 0.4)，(0.05, -0.4)，(0.05, 0.4)。

Matlab优化微分方程组代码的自述文件。这些数据集通过在Python中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，预计在全面移植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。评估概念验证步骤如下：找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE），并使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。Knut-Andreas Lie的最新著作《使用MATLAB进行储层模拟入门》中提供了一些测试代码，详见附录。正在测试代码的性能，并将代码发布在单独的存储库中。

利用FTC开发一维热方程的MATLAB应用

利用MATLAB 求解由参数方程定义的函数的导数。

借助 Matlab 工具，探索求解微分方程的方法。本教程涵盖解析解和数值解的求解技巧，并提供实例和实验作业，加深理解。