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五阶WENO方法的MATLAB代码

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简介：
本项目提供了一种基于MATLAB实现的五阶加权本质非振荡（WENO）数值格式的源代码，适用于高精度计算流体动力学问题。 使用五阶精度WENO格式结合三阶RK时间推进方法，在MATLAB中求解激波稀疏波问题。

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  • 五阶WENO方法的MATLAB代码
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的五阶加权本质非振荡（WENO）数值格式的源代码，适用于高精度计算流体动力学问题。 使用五阶精度WENO格式结合三阶RK时间推进方法，在MATLAB中求解激波稀疏波问题。
     
  • 五阶WENO方法的MATLAB实现
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    本项目致力于实现五阶加权本质无振荡（WENO）数值格式在MATLAB环境中的编程应用，旨在高效解决高精度计算流体动力学问题。 李新亮老师的CFD大作业采用五阶精度WENO格式和三阶RK方法。
     
  • 五阶精度WENO格式代码.zip_5阶WENO格式_5阶weno_partlygmd_五阶WENO格式的M文件_激波
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    该压缩包包含了一个实现五阶精度WENO（加权本质非振荡）格式的MATLAB代码，适用于计算流体力学中激波等不连续现象的高精度数值模拟。 使用五阶精度WENO格式结合三阶RK时间推进方法求解激波稀疏波问题的MATLAB代码。
     
  • WME7/WENO：利用3阶、5阶及7阶WENO方法求解线性双曲方程——MATLAB实现
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    本研究采用MATLAB编程实现了WME7和WENO方案，用于解决线性双曲型偏微分方程。通过3阶、5阶以及7阶的WENO方法，提高了数值解的精度与鲁棒性。 本段落讨论了一维和二维域中线性对流方程的WENO（加权基本非振荡）方案。
     
  • 欧拉加权基本非振荡(WENO)方案：用于欧拉方程组的五阶WENO求解器-MATLAB开发
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的五阶欧拉加权基本非振荡（WENO）数值方法，旨在解决流体力学中的欧拉方程组。该方案特别适用于处理间断现象和计算高精度解。 这段文字介绍了一维五阶WENO方案的实现，并参考了两篇文献：舒志旺的文章《本质上是非振荡的加权本质非振荡双曲线守恒定律》以及江广山、吴成钦的合作论文《理想磁流体动力学方程的高阶 WENO 有限差分格式》。该代码旨在为五阶WENO方案提供一个实现指南，具体展示了如何在有限差分（FD）和有限体积（FV）方法中按分量进行重建，并且更新版本还包括了特征重建功能。尽管如此，在追求可读性的同时，效率可能不是主要考虑因素。 这段文字是献给所有刚开始学习数值方法的计算流体力学学生的，目的是帮助他们更好地理解五阶WENO方案的具体实现过程。
     
  • 七阶WENO二维欧拉方程求解器
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    本项目开发了一种基于七阶WENO（加权本质非振荡）技术的高效数值方法，专门用于求解二维欧拉方程。此求解器能够准确模拟复杂流体动力学现象，适用于航空航天等领域的研究与工程实践。 7阶WENO的双马赫反射求解器使用Fortran编写。该程序允许自由更改网格规模和CFL数，并且数据输出为dat格式，可以直接用tecplot打开。
     
  • 比较 WENO5-JS、WENO5-M 和 WENO5-Z：5 阶 WENO 方法的三大流行实现 - MATLAB 开发
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    本项目通过MATLAB代码对比分析了三种流行的五阶WENO方法（WENO5-JS、WENO5-M和WENO5-Z），探讨它们在数值模拟中的性能差异。 自蒋和舒的经典WENO5-JS配方问世以来的二十年间，已经出现了多种改进版本。其中两种特别引人注意：A. Henrick 的 WENO5-M 映射公式以及 R. Borges 的 WENO5-Z 公式。它们以简单性及对经典WENO5-SJ的有效改进而著称。本代码库包含了每个单独重建的一维实现的描述，旨在作为这些方法实现的指南。当前代码段的设计理念是以可读性为先而非追求高效性能。
     
  • 基于有限差分法和WENO重构的二维Euler方程求解（含WENO、WENO-Z、WENO-ZN格式）.zip
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    本资料探讨了使用有限差分法结合不同WENO格式（包括WENO、WENO-Z及WENO-ZN）求解二维Euler方程的方法，提供详细的数值模拟和分析。 有限差分方法结合WENO重构求解二维Euler方程的研究包括了WENO、WENO-Z和WENO-ZN等多种格式的应用。这是我在大二期间完成的一份大学生课程设计的内容。
     
  • 二阶段法MATLAB代码.rar_基于MATLAB的单纯形法_两阶段实现_二阶段法MATLAB程序_两阶段法代码
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    本资源提供基于MATLAB编程环境下的二阶段单纯形算法实现代码，适用于线性规划问题求解，包含完整注释与示例数据。 最优化方法中的两阶段法与单纯形法的Matlab代码实现可以分为两个主要步骤：首先使用两阶段法确定一个初始的基本可行解；然后利用单纯形算法进行迭代，以找到线性规划问题的最佳解决方案。这种结合了两种策略的方法能够有效地解决具有复杂约束条件的问题，并且在实际应用中展现出强大的性能和灵活性。 为了更好地理解和实现这些方法，在编写Matlab代码时应注意以下几点： 1. 对于两阶段法而言，重点在于如何通过引入人工变量来构造一个新的目标函数，从而确保能找到一个初始的基本可行解。 2. 在单纯形算法的实施过程中，则需要关注基变换规则的应用以及如何判断迭代过程是否已经达到了最优性条件。 以上内容只是提供了一个总体框架和指导原则，在具体实现时还需要根据实际情况做进一步的设计与调整。