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使用MATLAB,通过有限差分法对二维泊松方程进行逐次迭代求解。

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简介:
通过运用有限差分法,并借助MATLAB进行编程实现,该方法以采用逐次更新矩阵的策略来解决所提出的问题。

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  • MATLAB 中的
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    本简介介绍如何使用MATLAB实现二维泊松方程的有限差分法求解,并采用逐次迭代方法进行数值计算,适用于科学与工程领域的偏微分方程问题。 使用有限差分方法并通过MATLAB实现求解问题。采用逐次更新矩阵的形式进行计算。
  • :采5点-MATLAB实现
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    本研究探讨了利用五点有限差分法结合迭代算法解决二维泊松方程的问题,并通过MATLAB编程实现了高效数值求解,为相关科学计算提供了有效工具。 使用标准5点模板在2x2正方形域上以迭代方式求解二维泊松方程,并指定迭代次数。已应用齐次诺伊曼边界条件。
  • 使连续MATLAB
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    本项目提供了一套基于MATLAB的代码,用于求解二维泊松方程。采用连续过度松弛法(SOR)进行迭代计算,以提高收敛速度和精度。适用于科学研究与工程应用中的数值模拟问题。 最后,这段代码绘制了通过求解二维泊松方程得到的电势颜色图。底壁以已知电位作为边界条件进行初始化,并在计算域中心放置了一个电荷。所有单位都是任意的。
  • 四阶(2010年)
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    本文介绍了一种用于求解泊松方程的四阶有限差分迭代算法。通过详尽的数值实验验证了该方法的有效性和高精度,为相关科学计算提供了新的工具。 本段落首先构建了Poisson方程的四阶有限差分格式,并提出了一种新的Jacobi型迭代算法来求解该方程。新算法与传统的Jacobi方法一样具有并行处理的特点,同时提供了关于新算法收敛性的详细分析。通过数值实验发现,相较于经典Jacobi方法,本段落提出的新型算法不仅更快地达到了同样的误差精度,而且所需的迭代次数和计算时间均减少了50%左右。
  • LAB10_EDP:MATLAB实现
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    本项目利用MATLAB编程实现二维泊松方程的有限差分法求解方案。通过数值方法提供了一个高效准确地解决偏微分方程问题的途径,适用于物理、工程等领域中的应用研究。 泊松方程的二维情况可以使用有限差分法来求解数值解。
  • MATLAB 中的(基于系数矩阵
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现二维泊松方程的有限差分法求解,并详细探讨了通过构建和求解系数矩阵来解决该偏微分方程的方法。 通过MATLAB实现二维泊松方程求解,采用构建系数矩阵的形式,对系数矩阵求逆即可获得最终结果。
  • Matlab 码及 Python 一 Drift-Diffusion 模型:
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    本资源提供MATLAB代码用于求解泊松方程,并包含使用Python实现的一维Drift-Diffusion模型的有限差分方法。适合科研与学习用途。 这段文字描述了一维模型的Python代码实现,该模型通过有限差分法求解半导体中的泊松漂移扩散方程,并模拟了光照条件下的太阳能电池行为。此模型可以被调整以适应不同的边界条件、重组率以及生成率的变化。 为了确保数值稳定性,在连续性方程中采用了Scharfetter-Gummel离散化方法,同时结合新旧解的线性混合来解决泊松漂移扩散方程组。使用Gummel迭代法进行自洽求解,并通过Numba库中的@jit装饰器加速代码执行效率。 性能测试结果表明,在未启用Numba时,Python代码运行时间为469.7秒;而开启后则缩短为73.7秒,显示出显著的提速效果。此外还提到了C++和Matlab版本实现,并提供了不同编程语言之间的性能比较:对于网格尺寸dx=0.25nm、系统大小300nm的一维代码而言: - Python: 69.8 秒 - Matlab: 40秒 - C++ : 3.7秒 结论是,尽管C++版本的程序执行速度最快,但可能具有较低的可读性。
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    本研究探讨了利用有限元法求解泊松方程的有效策略和技术,分析了该方法在不同边界条件下的应用和误差估计。 用二维有限元方法求解泊松方程。
  • 基于MATLAB实现.pdf
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    本论文介绍了利用MATLAB软件实现泊松方程数值解的方法,采用有限差分法对二维空间中的泊松方程进行离散化处理,并通过编程验证了该方法的有效性。 泊松方程的有限差分法在MATLAB中的实现方法被详细记录在一个PDF文档中。该文档深入探讨了如何使用MATLAB编程语言来解决泊松方程,并提供了详细的代码示例与解释,以便读者能够更好地理解和应用这些技术。
  • 优质
    《泊松方程的差分解法》一文探讨了利用数值方法求解泊松方程的技术,重点介绍了差分法的应用及其在不同物理问题中的有效性。 利用MATLAB对泊松方程进行有限差分计算。