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拉普拉斯方程的MATLAB代码-ESC384偏微分方程:多伦多大学课程内容...

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简介:
这段简介可以描述为:“拉普拉斯方程的MATLAB代码”是多伦多大学ESC384课程的一部分,该课程涵盖了偏微分方程及其数值解法,特别强调通过编程解决工程科学中的实际问题。 拉普拉斯方程数学代码ESC384-偏微分方程描述多伦多大学ESC384(2019年秋季)作业的Matlab编码部分。 A1:Fourier正弦和余弦序列,并与原始函数进行比较。 A4:有限差分热方程求解器的实现;在环形域中绘制拉普拉斯方程。 解答5:在L形域上实现有限差分波动方程求解器。 注释仅发布matlab代码,即没有分配解决方案。五个作业中只有三个包含matlab编码。升级数据最终援助表已上传,请放大以清楚地看到我的写作内容。对于这些不便之处表示歉意。 如果您在我的代码中发现任何错误或有任何疑问,或者您只是想聊天,请随时与我联系。

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客服
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  • MATLAB-ESC384...
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    这段简介可以描述为:“拉普拉斯方程的MATLAB代码”是多伦多大学ESC384课程的一部分,该课程涵盖了偏微分方程及其数值解法,特别强调通过编程解决工程科学中的实际问题。 拉普拉斯方程数学代码ESC384-偏微分方程描述多伦多大学ESC384(2019年秋季)作业的Matlab编码部分。 A1:Fourier正弦和余弦序列,并与原始函数进行比较。 A4:有限差分热方程求解器的实现;在环形域中绘制拉普拉斯方程。 解答5:在L形域上实现有限差分波动方程求解器。 注释仅发布matlab代码,即没有分配解决方案。五个作业中只有三个包含matlab编码。升级数据最终援助表已上传,请放大以清楚地看到我的写作内容。对于这些不便之处表示歉意。 如果您在我的代码中发现任何错误或有任何疑问,或者您只是想聊天,请随时与我联系。
  • COMSOL.zip_comsol_comsol_Laplace equation_
    优质
    本资源包提供关于使用COMSOL软件求解各种形式的拉普拉斯方程(Laplace Equation)及其在科学与工程问题中的应用示例,涵盖偏微分方程建模技巧。 COMSOL求解拉普拉斯方程对于偏微分方程的求解非常重要。
  • MATLAB-GreenLearning:利用深度习掌握格林功能
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    本项目通过MATLAB实现基于深度学习的GreenLearning算法,旨在高效求解涉及拉普拉斯方程的格林函数问题,推动偏微分方程数值方法的发展。 GreenLearning 是一个基于TensorFlow的深度学习库,用于求解具有可变系数二阶微分算子的格林函数问题。它还支持其他数据集的学习任务,并提供了关于拉普拉斯算子的格林函数精确知识的相关研究。 GreenLearning 库可以实现和训练神经网络以提高学习得到的格林函数准确性。该库的一个重要特点是无需超参数调整即可成功运行,用户只需使用几行代码就可以创建并训练模型。此外,生成用于训练数据集的MATLAB脚本也非常简单易用。 安装 GreenLearning 之前,请确保您已经安装了以下Python依赖项:TensorFlow >=1.15.0。对于普通用户来说,可以通过pip命令来安装GreenLearning库: ``` pip install greenl ```
  • MATLAB 解欧
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  • 变换求解常MATLAB实现
    优质
    本文介绍了利用MATLAB软件通过拉普拉斯变换方法求解常微分方程的具体步骤与编程技巧,为工程技术和科学研究中的数学问题提供了一种高效的解决方案。 使用拉普拉斯变换求解常微分方程。
  • 位势边值积
    优质
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  • 五点差法求解泊松
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    本论文探讨了利用五点差分格式求解二维泊松方程和拉普拉斯方程的方法,分析其数值稳定性和收敛性。 使用五点差分格式求解Possion方程和拉普拉斯方程,并采用方形网格进行计算。
  • 利用欧求解
    优质
    本研究探讨了运用欧拉方程解决偏微分方程的方法与技巧,分析其在流体动力学等领域的应用价值和优势。 欧拉方程可以用来求解偏微分方程。
  • 基于MATLAB有限差法实现
    优质
    本项目利用MATLAB编程语言实现了二维空间中拉普拉斯方程的数值解法,采用有限差分技术进行离散化处理,适用于物理和工程领域的相关问题求解。 拉普拉斯方程有限差分法的MATLAB实现适用于求解泊松(Poisson)方程。
  • 五点差格式算法
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    本研究提出了一种基于五点差分方法求解拉普拉斯方程的高效数值算法,适用于二维稳态场问题。该算法通过改进离散化过程提高了计算精度和稳定性,在科学计算与工程应用中展现出良好的适用性。 使用五点差分格式求解二维拉普拉斯方程的程序已经编写完成,并且经过调试可以正常运行,代码结构清晰易懂。