非牛顿流体

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牛顿法改进
牛顿法是一种求根算法,它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。
牛顿法 MATLAB 代码
牛顿法在 MATLAB 中的实现
拟牛顿-BFGS方法简介
MATLAB仿真中使用拟牛顿方法求解方程组优化问题,其中Bk求解使用BFGS算法。
改进流体扰动算法与灰狼优化融合的三维航路规划:非随机抽样下的模型偏差
当随机抽样假设不成立时,即使其他假设均成立且样本量很大,普通最小二乘法 (OLS) 估计仍然存在偏差和不一致性。这意味着,如果无人机航路规划所依赖的数据不满足随机抽样条件,基于OLS 的模型将无法准确预测航路,即使模型包含所有相关变量且样本量充足。
牛顿拉夫逊潮流计算程序
使用Matlab语言编写的牛顿拉夫逊潮流计算程序,注释详细。程序从Excel读取原始数据并输出计算结果。
DFP 拟牛顿法 求解器
本求解器采用 DFP 拟牛顿法求解目标函数,并提供详细的求解过程和每一步迭代结果,便于初学者理解和学习。
Matlab实现牛顿法的算法
这篇文章讨论了如何使用Matlab实现牛顿法,重点在于高准确性和代码易理解性,可快速执行。
CFD计算流体力学仿真技术在流体动力学研究中的应用
CFD(计算流体力学)仿真技术在流体动力学研究中的应用越来越普及。这一技术能够准确预测流体的运动行为,为工程设计和优化提供关键数据。CFD仿真模拟方法包括直接数值模拟(DNS)和基于模型的模拟(MBM),两者在模拟复杂流动现象时各有优势。在航空航天、能源与动力工程以及环境与流体机械领域,CFD仿真技术都有着广泛的应用。通过CFD仿真,工程师们可以更深入地理解流体流动的规律,并优化设计。
牛顿-拉斐逊法改进算法
该项目提供了一种改进的牛顿-拉斐逊算法的 MATLAB 实现。
牛顿平台自适应学习机制
基于大数据的自适应学习系统,如牛顿平台,通过分析学习过程行为数据,预测学习者特征,提供个性化学习服务。牛顿平台的核心技术包括知识追溯算法、贝叶斯学生建模和自适应学习引擎。它提供的自适应服务涵盖知识点推荐、学习路径规划和学习干预策略。