欧拉法

这段代码是我毕业论文中的一部分，基于Mathematica推导的运动学代码。虽然可以改写成递归形式以提高效率，但我更关注末端执行器的符号表达式。研究对象为UR5机械臂，使用标准的DH方法建立了全部的运动学和动力学模型。在编写动力学方程时，我体会到标准DH方法的不便，一些论文提出了改进的DH法建模，尚未验证。考虑使用Lagrange法建立的动力学模型进行控制时，程序运行时间可能会很长。Newton-Euler法是我在实习期间学习的，对于MATLAB，仿真效率尚可，但相对工业应用仍有提升空间。为了提高数值仿真效率，删除了基于ODE求解器的代码，避免了长时间占用计算资源。

MATLAB欧拉法用于求解微分方程组的源程序代码。

随着技术的不断进步，欧拉法作为常微分方程数值解的一种方法，在Matlab开发中具有重要意义。

MATLAB程序代码，利用欧拉方法求解微分方程组。在R2018a版本中，设定初始条件和步长，通过迭代计算得出微分方程组的数值解。

Matlab中的欧拉法代码NMDE工具箱，这是微分方程和偏微分方程数值方法的课程项目。大部分代码使用MatLab/Python/C++编写。本课程参考书是《微分方程数值解法》（李荣华著）。课程涵盖ODE的欧拉方法（包括改进的欧拉）、Adams方法（显式和隐式）、以及龙格-库塔法（四阶四步）。

MATLAB欧拉方法代码，用于实现Redundant Hyper-Threading (RHT)下的miniXyce应用程序。

使用欧拉公式编写Matlab代码来计算圆周率。在欧拉计划问题中，斐波那契数列中每个新项都是通过将前两个项相加生成的。从1和2开始，找到斐波那契数列中不超过400万的偶值项的总和。请将您的解决方案编码到lib/even_fibonacci.rb文件中，并且将面向对象的解决方案编码到lib/oo_even_fibonacci.rb文件中。确保运行learn直到所有RSpec测试通过。

MATLAB实现欧拉方法的代码Generic_Code_Euler_Method是一个用于解决给定微分方程曲线形状问题的工具。通过计算初始点位置并基于微分方程计算切线斜率，逐步生成曲线。该方法通过小步近似曲线，保持斜率变化不大，最终得到近似多边形曲线。

选择数据文件（例如'ieee14.m'）=uigetfile('ieee14.m','选择数据文件'); 如果pathname==0，则出错('必须选择有效的数据文件')，否则lfile=length(dfile); eval(dfile(1:lfile-2)); 全局变量 n; 全局变量 m; [nb,mb]=size(bus); [nl,ml]=size(line); nSW=0; nPV=0; nPQ=0; for i=1:nb, type=bus(i,6); if type==3, nSW=nSW+1; SW(nSW,:)=bus(i,:); elseif type==2, nPV=nPV+1; PV(nPV,:)=bus(i,:); else nPQ=nPQ+1; PQ(nPQ,:)=bus(i,:); end bus=[PQ;PV;SW]; newbus=[1:nb]'; f=bus(:,1); nodenum=[newbus bus(:,1)]; bus(:,1)=newbus; for i=1:nl for j=1:2 for k=1:nb if line(i,j)==nodenum(k,2) line(i,j)=nodenum(k,1); break end Y=y(bus,line); K=0; Kmax=10; eps1=1.0e-10; eps2=1.0e-10; m=nPQ;n=nb; Um=eye(m,m); myf=fopen('output1.dat','w'); for K=1:Kmax for i=1:m for j=1:m if i==j Um(i,j)=bus(i,2); end b=dPQ(Y,bus); C=jac(bus,Y); dX=C\b'; dx=dX'; [nx,mx]=size(dx); for i=1:n-1

使用欧拉公式计算圆周率的Matlab代码。在欧拉计划的问题1中，我们需要找出小于1000的所有3或5的倍数，并计算它们的总和。首先，我们列出所有低于10的自然数，它们是3或5的倍数，得到3、5、6和9，它们的总和为23。现在，任务是找出1000以下的所有3或5的倍数的总和。请将您的过程解决方案编码到lib/multiples.rb文件中，并且在完成后，编写面向对象的解决方案到lib/oo_multiples.rb文件中。运行learn直到所有RSpec测试通过。来源：在Learn.co上查看并开始免费学习编码。