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该文档详细阐述偏微分方程的推导过程。

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简介:
该《微分方程数值解法》李荣华第四版,对书中大量的公式和例题进行了较为详尽的推导,特别适合那些微积分数学基础薄弱的学习者。请务必将公式记录在个人手写笔记中,由于手算可能存在打印错误或推导上的疏漏,因此此资料仅作参考。

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客服
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  • 公式解.docx
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    本文档详细讲解了偏微分方程的基本概念、常见类型及其求解方法,并着重于各类公式的推导过程,适合数学与工程专业的学习者参考。 参考书籍《微分方程数值解法》(作者:李荣华,第4版)对书中的许多公式和例题进行了相对详细的推导,适合数学基础较为薄弱的同学使用。公式的个人手推难免会有打印错误或推导错误,仅供参考。
  • 视角下扩散
    优质
    本文从偏微分方程的角度出发,详细探讨并推导了扩散方程的基本原理与数学模型,旨在为读者提供一个清晰、系统的理解框架。 二、扩散方程 由于浓度分布的不均匀性,物质会从高浓度区域向低浓度区域移动,这种现象被称为扩散。
  • PROSPECT模型
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    《PROSPECT模型的详细推导过程》一文深入解析了PROSPECT光谱分解模型的数学基础和理论框架,详述其从概念到具体计算步骤的每一步推演。适合对遥感与植被分析感兴趣的读者。 本段落详细总结了PROSPECT模型的计算过程及其各参数的推导方法。
  • BP算法原理及
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    本书详细介绍了BP(反向传播)算法的基本原理及其数学推导过程,帮助读者深入理解人工神经网络的学习机制。 BP算法原理及详细推导流程讲解得非常详尽且通俗易懂。
  • MATLAB组_PDE_ZIP_求解_pde_
    优质
    本资源提供利用MATLAB求解偏微分方程(PDE)的工具包和示例代码,涵盖各类偏微分方程组的数值解法。通过PDE Toolbox, 用户可以便捷地设置、求解并可视化二维几何中的静态及时间依赖性偏微分方程问题。 偏微分方程组的求解可以通过编写偏微分代码直接进行。
  • 了罗德里格斯公式
    优质
    本文章详细解析了罗德里格斯公式的完整推导过程,适合对旋转矩阵和旋转向量感兴趣的学生与研究者阅读。 在进行项目的过程中,我发现网上关于罗德里格斯公式的推导过程存在很多问题,这些乱七八糟的解释往往会给读者带来误导。因此我决定重新推导了一遍这个公式。
  • 一维热传法数值解代码及
    优质
    本项目提供了一维热传导问题的偏微分方程数值求解方案,采用差分法进行离散化处理,并附有详细说明文档和源代码。 使用差分法可以求解一维热传导偏微分方程以及其他类似的偏微分方程。文中推导了显式和隐式的差分离散格式,并利用Matlab编写了相应的求解代码。压缩包内包含了详细的理论推导文档及带有注释的源代码,适合初学者参考学习。
  • Comsol
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    《Comsol偏微分方程教程》旨在为读者提供使用Comsol Multiphysics软件求解各类偏微分方程问题的方法和技巧。本书通过丰富的实例深入浅出地讲解了如何利用Comsol软件进行建模与仿真,适合科研人员及工程师阅读参考。 这是一篇关于Comsol自定义偏微分方程的优秀中文教程,内容简单易懂,非常适合学习。
  • 信号变换及DFT解——傅里叶变换自我.pdf
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    本PDF文档详尽解析了信号在时域和频域之间的转换原理,并深入探讨离散傅里叶变换(DFT)的概念与算法,适合对数字信号处理感兴趣的读者自学习使用。 这是我自己的DFT推导过程,旨在解决我在此过程中遇到的一些困惑。
  • 差递公式
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    本文介绍了如何从基本原理出发,逐步推导出适用于样本数据的方差递推公式。通过简洁明了的方式阐述计算过程中每一步的意义和作用,旨在帮助读者深入理解统计学中的这一重要概念,并能灵活应用于实际的数据分析场景中。 在一般的数学统计过程中,求方差需要先知道所有的数据项,并通过计算均值然后遍历所有数据来得到平方和以确定方差。然而,在处理大数据或流式数据的场景下,我们无法预先得知全部的数据项。在这种情况下,通常要求能够在任意时刻动态地获取当前存量数据集的方差。如果采用传统的遍历方法,则会消耗大量的计算资源,并且缓存所有数据也会占用大量存储空间。 因此,我们需要使用递推的方式来更新状态信息:通过利用先前的状态(包括均值、方差和计数)与新的数据项来逐步求得当前阶段下的方差。具体来说,可以通过以下步骤实现这一目标: 1. 初始状态下设定初始的计数值为0以及零方差。 2. 当接收到一个新数据点时,首先更新总体样本的数量(即递增计数器)。 3. 接着根据已知信息和新输入的数据项来调整均值和方差等统计量。 采用这种递推方法可以有效地在不存储全部历史记录的情况下实时计算出当前时刻的方差。