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MacCormack程序的Matlab实现版本.rar_MACCORMACK MATLAB_MATLAB中的MacCormack程序

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简介：
本资源提供MacCormack差分法在MATLAB语言下的实现代码，适用于数值模拟流体力学问题。包含详细的注释和示例文件，便于学习与应用。 计算流体力学基础及其应用中的程序采用的是MATLAB版本的MacCormack程序。

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  • MacCormack程序的Matlab实现版本.rar_MACCORMACK MATLAB_MATLAB中的MacCormack程序
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    本资源提供MacCormack差分法在MATLAB语言下的实现代码，适用于数值模拟流体力学问题。包含详细的注释和示例文件，便于学习与应用。 计算流体力学基础及其应用中的程序采用的是MATLAB版本的MacCormack程序。
     
  • 拟一维喷管的MACCORMACK方法分析
    优质
    本研究采用MACCORMACK数值方法对一维喷管流动进行了模拟与分析，探讨了不同工况下的流体动力学特性。 使用MATLAB软件编写一个程序来模拟拟一维喷管的流动过程，采用Maccormack方法进行计算。
     
  • 基于MacCormack法的CFD在拟一维喷管流动中的应用研究
    优质
    本研究采用MacCormack数值方法，在计算流体动力学(CFD)框架下探讨了拟一维喷管内部流体动力行为，分析其流动特性。 在计算流体力学（CFD）中的拟一维喷管流动分析中，可以使用MacCormack迭代方法进行数值求解。这种方法能够有效地模拟喷管内部的复杂流动现象，并且具有较好的计算效率和稳定性。通过采用MacCormack迭代技术，研究人员能够在不同的工况下准确预测流体在喷管内的行为特征，为工程设计提供重要的理论依据和支持。
     
  • MATLAB中DFT的源程序实现
    优质
    本项目提供了在MATLAB环境下直接实现离散傅里叶变换（DFT）的源代码。它为初学者和研究人员提供了一个理解和应用信号处理基础理论的有效工具。 使用MATLAB实现的DFT算法源程序，并附有示例和实验结果。
     
  • MATLAB中PLS的主程序实现
    优质
    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境中如何编写和运行偏最小二乘法（PLS）的主程序，旨在帮助工程师与科研人员更高效地进行数据分析与建模。 PLS的MATLAB实现主程序包括预处理和定量分析等功能，并可结合PLS工具箱进行各种数据处理。
     
  • MATLAB版本的Demosaic程序
    优质
    本程序为基于MATLAB开发的图像处理工具，专门用于对RAW格式图片进行去马赛克处理。通过优化算法实现高效、高质量的色彩插值转换，适用于科研和工程应用。 使用真彩色图像，按像素抽取RGB通道的值来生成拜耳（Bayer）图像，并分别利用MATLAB自带的demosaic函数以及根据算法原理生成彩色图像。
     
  • MATLAB中的HDB3解码程序实现
    优质
    本项目旨在实现MATLAB环境下的HDB3编码解码程序，通过编写高效准确的算法代码，解析并还原经过HDB3编码的数据信号。 求MATLAB实现HDB3解码的程序代码。
     
  • MATLAB中里兹法的程序实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中使用里兹法进行数值计算和编程实现，适合工程与科学领域需要应用该方法解决偏微分方程问题的研究者。 李兹法的思想最初由Lord Rayleigh提出，并且后来被W. Ritz从更广泛的角度独立阐述。因此这种方法也被称为Rayleigh-Ritz法。它不需要通过导出微分方程（即Euler-Lagrange方程）来求解，而是直接基于泛函进行分析，假设所要寻找的驻值函数是已知函数的组合形式，并将变分问题转化为一个普通的极值问题来进行处理。
     
  • Matlab中的谱聚类程序实现
    优质
    本程序提供了在Matlab环境下进行谱聚类算法的具体实现方法，详细涵盖了数据预处理、图构建及特征向量计算等步骤，适用于初学者和研究者深入理解谱聚类技术。 提供一个在Matlab环境下实现谱聚类(Spectral Clustering)的资源包，积分要求最低，可以直接使用。
     
  • Matlab 中的 CART 算法实现程序
    优质
    本程序为在MATLAB环境中实现的经典CART（分类回归树）算法，适用于数据挖掘和机器学习任务中的分类与回归问题。 function test_targets = CART(train_patterns, train_targets, test_patterns, params) % 使用分类与回归树进行分类 % 输入: % training_patterns - 训练模式 % training_targets - 训练目标 % test_patterns - 测试模式 % params - [不纯度类型，节点中错误分配样本的百分比] % 不纯度可以是: 信息熵, 方差(或Gini), 或 错分类 % 输出: % test_targets - 预测的目标