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MATLAB中用于2D Maxwell方程（TE模式）求解的齐次方程代码-改进型Yee算法: 实验性M...

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简介：
本代码实现改进型Yee算法在MATLAB中的应用，专门针对二维Maxwell方程（TE模式）进行高效数值求解，适合电磁学研究与教学。 MATLAB提供了一个实验性的代码包用于求解2D表面上TE模式的麦克斯韦方程。该求解器采用了改进的Yee算法，并使用了Crank-Nicolson方案进行计算。用户可以通过网格掩蔽方法指定Dirichlet条件，即在特定网格点上设置（硬编码）Dirichlet边界条件。 此外，代码包支持绘制和保存磁场与电场随时间变化的情况以及表面图形至avi视频文件的功能。具体用法可以在Democode.m脚本中查看示例及使用说明。例如，在具有齐次狄利克雷条件的2D表面上，通过正弦点源生成的结果可以存储为视频文件，并且这些文件是利用Democode.m脚本来创建的。

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    本代码实现改进型Yee算法在MATLAB中的应用，专门针对二维Maxwell方程（TE模式）进行高效数值求解，适合电磁学研究与教学。 MATLAB提供了一个实验性的代码包用于求解2D表面上TE模式的麦克斯韦方程。该求解器采用了改进的Yee算法，并使用了Crank-Nicolson方案进行计算。用户可以通过网格掩蔽方法指定Dirichlet条件，即在特定网格点上设置（硬编码）Dirichlet边界条件。 此外，代码包支持绘制和保存磁场与电场随时间变化的情况以及表面图形至avi视频文件的功能。具体用法可以在Democode.m脚本中查看示例及使用说明。例如，在具有齐次狄利克雷条件的2D表面上，通过正弦点源生成的结果可以存储为视频文件，并且这些文件是利用Democode.m脚本来创建的。
     
  • 基于MATLAB和修改Yee算法的3D Maxwell方程求解代码：实验版本
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    本简介提供一个基于MATLAB开发的实验性软件工具，采用改良版Yee算法解决三维Maxwell方程组问题，适用于电磁场研究与仿真。 MATLAB齐次好奇的求解代码3D_Maxwell-Yee是一个用于实验性地求解完整三维Maxwell方程的Matlab包。该求解器采用改进的Yee算法，并使用Crank-Nicolson方案进行计算。为了查看示例和用法，请参考Democode.m文件中的说明。 在示例文件夹中，包含了一个具有齐次狄利克雷边界条件以及沿立方体中心z轴方向分布的交替线电荷问题的视频文件。这些文件是通过运行Democode.m脚本生成的。
     
  • MATLAB中的三次方程求解代码
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    本段代码提供了一种使用MATLAB解决三次方程的有效方法。适用于需要解析或数值解的各类应用场合，帮助用户快速获取所需结果。 三次方程的解析法求解可以应用于基础的上机计算以及解决一些工程问题，对于初学编程的工科生有一定的借鉴作用。
     
  • 二元一次方程解法的源代码（线性方程求解）
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    本段代码提供了多种方法来解决二元一次方程组的问题，采用Python编写，适用于初学者学习和工程实践中快速求解线性方程。 使用线性代数的线性方程解法来解决二元一次方程是一种有效的方法。欢迎提出意见和建议。
     
  • 用C语言求解非线性齐次方程组的程序
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    本程序利用C语言编写，旨在高效解决非线性齐次方程组问题。通过迭代方法优化计算过程，为数学和工程应用提供强大工具。 此程序采用动态数组方法，可以输出任意维数的非其次线性方程组化简后的行阶梯形矩阵。由于非其次方程可能存在无解或无数解的情况，因此无法直接给出结果。
     
  • 一阶线性非齐次微分方程求解方法分类.doc
    优质
    本文档介绍了多种解决一阶线性非齐次微分方程的方法，并对其进行了系统性的分类与解析。适合需要深入理解该类型微分方程的学生和研究人员参考学习。 形如y + P(x)y = Q(x)的微分方程称为一阶线性微分方程，其中Q(x)被称为自由项。一阶是指该方程中关于Y的导数为一阶导数；而“线性”则意味着方程简化后的每一项关于y及其指数均为1。
     
  • MATLAB中求解一元高次方程的方法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下解决一元高次方程的具体方法和步骤，帮助读者掌握如何利用内置函数快速准确地求解复杂方程。 使用本代码可以实现一元n次多项式的方差求解。
     
  • 利用MATLAB实现牛顿迭代法求解N次非线性方程
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现牛顿迭代算法，以解决复杂的N次非线性方程问题。通过逐步解析和代码示例，读者可以掌握该方法的应用及其高效性。 使用Matlab实现牛顿迭代法求解非线性方程的方法是：输入非线性方程的次数及系数即可得到结果。
     
  • Matlab中线性方程组的求解代码
    优质
    本段代码展示了如何使用MATLAB高效地解决线性方程组问题。通过实例演示了系数矩阵和常数向量的输入方法，并介绍了几种核心函数，如\运算符直接求解法、LU分解等技术，帮助用户掌握基本到高级的各种求解策略。 Matlab函数包括：Gauss列主元消去法、Jordan消去法、LU分解法、Cholesky分解法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、超松弛迭代法以及使用Jordan方法求逆矩阵。
     
  • MATLAB中线性方程组的求解方法
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下求解线性方程组的各种有效方法，包括直接法和迭代法，并提供了示例代码以供读者参考学习。 Matlab线性方程组求解算法涉及使用软件内置函数如linsolve, mldivide（\）来解决数学问题中的线性系统。这些方法能够处理不同类型的系数矩阵，包括对称、正定或三对角形式的矩阵，并提供了灵活且高效的解决方案途径。此外，用户还可以利用迭代法求解大型稀疏系统的线性方程组，在Matlab中这可以通过使用bicg, gmres等函数实现。对于特定的应用场景和需求，选择合适的算法可以显著提高计算效率与准确性。