Advertisement

kummerln(a,b,x): 自然对数下的合流超几何函数 - MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这段MATLAB代码实现了自然对数下的合流超几何函数kummerln(a, b, x)的计算,适用于处理参数变化时出现的无穷大或零值问题。 对于正实数参数 a, b, x,计算汇合超几何 (Kummer) 函数 1F1(a,b,x) 的自然对数。使用泰勒级数在 x=100 处进行展开。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • kummerln(a,b,x): - MATLAB
    优质
    这段MATLAB代码实现了自然对数下的合流超几何函数kummerln(a, b, x)的计算,适用于处理参数变化时出现的无穷大或零值问题。 对于正实数参数 a, b, x,计算汇合超几何 (Kummer) 函数 1F1(a,b,x) 的自然对数。使用泰勒级数在 x=100 处进行展开。
  • 关于 Kummer (汇 1F1)计算:处理复 ab 和复变量 z - MATLAB
    优质
    本项目提供了一个MATLAB工具箱用于计算Kummer函数(即1F1型汇合超几何函数),特别适用于具有复杂参数a、b和复变量z的情形。 KUMMERCOMPLEX(a,b,z) 是复数参数 a、b 和复数变量 z 的汇合超几何函数 1F1(即 Kummer 函数)。通常情况下,程序会计算定义该函数的收敛级数之总和,直到下一项变得太小为止。对于大 abs(z) 的情况,则单独处理。(例如,请参考 Abramowitz, Stegun Handbook of special functions 中的 13.5.1 节)一些整数参数值的情况也会被特别考虑。该函数能够控制精度损失,并检查级数中的成员数量是否不足;如果出现问题,它会打印警告信息。在一切正常的情况下,其结果似乎与 Matematica 4.1 的十位精度一致。 此函数主要基于转换为 Matlab 的“Fortran 特殊函数库”。然而,该库只能计算实数值的 a 和 b 对应的汇合超几何函数。因此,这个文件可以看作是对复数 a 和 b 情况下的扩展版本。
  • 高斯计算:MATLAB
    优质
    本项目致力于在MATLAB环境下实现高斯超几何函数的高效准确计算,为科学研究和工程应用提供强大工具。 使用简单的实积分计算高斯超几何函数。
  • Kummer微分方程解:Confluent-MATLAB
    优质
    本项目通过MATLAB实现求解Kummer微分方程,采用Confluent超几何函数进行解析表达。适用于数学、物理及工程领域中相关问题的研究与解决。 此函数用于在指定容差内估计Kummer微分方程的解。Kummer的微分方程由下式给出:x*g(x) + (b - x)*g(x) - a*g(x) = 0。该代码执行一个while循环来计算指定容差内的广义超级数,支持以标量、行向量或列向量的形式输入变量x。
  • 计算Jaccard指getJaccard(A,B)-matlab
    优质
    此MATLAB代码提供了一个名为getJaccard的函数,用于计算两个集合A和B之间的Jaccard相似度指数。该指数衡量两集合共有元素与总元素数的比例,范围从0到1。 函数 J = getJaccard(A,B) 用于计算两个二进制(0,1)向量集 A 和 B 之间的杰卡德指数,以此衡量它们的相似度。例如,在比较两个网络社区分区时,可以先利用特定方法将每个链接分配到相应的社区中,并通过“getCommunityMatrix.m”这样的函数来生成相关系数矩阵并将其二值化。接着提取出子对角元素形成向量 A 和 B 作为输入。 除了杰卡德指数外,还可以使用以下替代度量: - 标准互信息(getNMI.m) - 骰子系数(getDiceCoeff.m) 其中,A 表示集合 A 的二进制向量;B 则表示集合 B 的二进制向量。输出为 J,即杰卡德指数值。
  • Hypergeom: 使用 Maple 方法计算 - MATLAB
    优质
    Hypergeom是一款基于Maple算法的MATLAB工具箱,用于高效、准确地计算各种类型的超几何函数。它为数学和科学领域的复杂问题提供了强大的解决方案。 使用高斯级数的直接求和方法来计算具有大量参数的广义超几何函数的数值结果。pFq 定义为:\[ pFq = \sum_{k=0}^{\infty}\frac{z^{k}}{k!}\cdot\prod_{i=1}^{p}{\mathrm{pochhammer}(n[i], k)} / \prod_{j=1}^{q}{\mathrm{pochhammer}(d[j], k) } \] 其中所需精度(位数)可以作为参数指定。
  • 三维__三维双分布.rar_leave7pj_natural convection_strugglemnm
    优质
    本资源为三维自然对流研究资料,包含三维双分布函数模型及相关实验数据,适用于深入探究自然对流现象。 在热力学与流体力学领域内,自然对流是一种重要的传热方式,在处理三维空间中的复杂问题时尤其重要。本段落深入探讨一个专门用于三维自然对流模拟的程序,该程序可以计算瑞利数小于10E7的自然对流情况,如RB型自然对流现象。 文中提到“leave7pj”和“strugglemnm”,这两个术语是理解程序核心的关键。“leave7pj”可能指代一种特定的编程框架或算法基础结构。在模拟中,“leave7pj”提供了求解连续性方程、动量方程、能量方程以及状态方程的基础,这些都是描述流体运动和热传递的基本要素。 “strugglemnm”可能是程序中的一个关键子模块或算法,旨在处理自然对流的复杂特性。在自然对流中,由于重力作用及温度差异引起的密度变化导致了上升或下降流动模式的发展。这种非线性的湍流行为需要采用先进的数值方法来近似求解,例如有限体积法或有限元法。 源代码文件“三维双分布函数.cpp”包含实现上述算法的具体细节。“双分布函数”的概念是指将流体的物理属性(如速度、压力和温度)分解为两个相互关联的部分。这种方法有助于区分平均部分与波动部分,在模拟复杂流动现象时特别有用,例如在自然对流中捕捉对流与扩散过程及其相互作用。 为了计算瑞利数小于10E7的低强度自然对流情况,程序可能使用迭代方法(如Gauss-Seidel或Jacobi迭代)逐步逼近稳定解。瑞利数是衡量自然对流强度的关键无量纲参数,综合考虑了重力、热扩散和惯性等因素。 “三维自然对流”这一模拟工具为研究与预测低瑞利数条件下的复杂流动现象提供了有力支持,在工程设计、环境科学及航空航天等领域具有重要意义。通过深入理解“leave7pj”、“strugglemnm”的核心概念以及源代码中的双分布函数实现,我们可以全面掌握自然对流的数值模拟技术。
  • 2.关于.pdf
    优质
    本文档探讨了超几何函数的基础理论及其应用,涵盖了该函数的基本性质、各类变换公式以及在数学和物理领域的应用实例。适合对特殊函数理论感兴趣的读者参考学习。 超几何函数是数学中的一个重要特殊函数,其定义如下: $$F(\alpha, \beta; \gamma; z) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{(\alpha)_n (\beta)_n}{(\gamma)_n n!} z^n$$ 其中,$(\alpha)_n$ 是上升阶乘,定义为: $$(\alpha)_n = \alpha (\alpha+1) \cdots (\alpha+n-1)$$ 超几何函数满足以下微分方程: $$z(1-z) \frac{d^2w}{dz^2} + (\gamma - (\alpha + \beta + 1)z) \frac{dw}{dz} - \alpha\beta w = 0$$ 该方程有两个线性独立的解,分别为: $$w_1(z)=F(\alpha, \beta; \gamma; z),$$ 和 $$w_2(z)=z^{1-\gamma} F(\alpha - \gamma + 1, \beta - \gamma + 1; 2 - \gamma; z).$$ 超几何函数具有重要的性质,并在许多领域有着广泛的应用。例如,它们可以表示Gamma函数、Beta函数以及Legendre函数等其他特殊数学工具。此外,在量子场论中,超几何函数用于描述Greens 函数和propagator;而在工程学里,则常应用于信号处理与图像处理等领域。同时,计算机科学中的机器学习及数据分析也频繁使用到这类函数。 除了上述领域之外,数论、组合数学以及概率论等学科亦广泛采用超几何函数进行研究工作。由此可见,作为一种强大的数学工具,它对推动各个领域的进步起到了关键作用,并在不断的研究中展现出更多潜在的应用价值和新的发现。 自十八世纪以来,随着早期数学家们的探索与发现,超几何函数逐渐成为了一个重要的研究对象。如今,在现代科学的背景下,超几何函数依然是一个充满活力并且持续发展的领域。科研人员们通过深入探讨其性质以及应用范围来推动这一领域的进一步发展,并不断地拓展它在各个学科中的运用边界。 因此可以说,超几何函数作为一种不可或缺且多功能性的数学工具,在促进整个学术界的发展过程中扮演了极其重要的角色。
  • int(f,a,b): 使用适应辛普森法则计算f(x)在x=ax=b区间内积分 - MATLAB
    优质
    这段代码提供了使用MATLAB实现的自适应辛普森法,用于精确地计算给定函数f(x)从a到b区间的定积分。它通过递归细分提高精度,是数值分析中的重要工具。 该程序使用自适应辛普森规则计算函数 f(x) 在区间 [a, b] 上的积分。可以通过简单的命令 int(@f,a,b) 来运行此程序,其中 f 是通过函数文件或过程定义的,也可以是匿名函数形式。在定义函数时不需要使用 MATLAB 向量化功能。
  • imagegamma(a,b,Z,gamma): 用于计算伽马Matlab代码- Matlab
    优质
    这段Matlab代码实现了计算伽马函数的功能,通过输入参数a, b, Z和gamma来执行特定数学运算,适用于科学研究与工程应用中的复杂数值分析。 伽马函数的MATLAB代码可以用来计算阶乘在非整数情况下的值。这种函数对于统计学、概率论以及数学中的许多应用非常重要。编写这样的代码可以帮助用户处理复杂的数值问题,尤其是在涉及到连续变量的概率分布时。 下面是一个简单的例子来展示如何使用MATLAB实现伽马函数: ```matlab function y = gamma_function(x) % 计算x处的伽马值 if x <= 0.5 && mod(abs(x),1) == 0 error(输入不能为非正整数); end y = exp(gammaln(x)); end % 测试代码: for i=-2:0.4:3 % 注意:避免-1和0的测试,因为它们会导致错误。 fprintf(%g\t%.5f\n,i,gamma_function(i)); end ``` 这段MATLAB脚本定义了一个函数`gamma_function(x)`用于计算给定输入x处伽马值。该实现利用了内置的`gammaln()`函数来获得自然对数形式下的结果,然后使用exp()转换回原本的形式。 请注意,在调用此函数时需要避免非正整数值(如-1, -2等),因为这些会导致计算错误或无穷大的情况。此外还可以通过修改循环范围或其他方式进一步测试和验证代码的正确性及适用性。