学习newton raphson and back eluer
% % time step https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/184200-newton-raphson-loop-for-backward-euler
% h = (t_final - t_init)/n; % with n number of time steps
% % vectors
% t = [tinit zeros(,n)]; % time
% y = [yinit zeros(,n)]; % solution
% % Backward Euler loop
% for i = :n
% t(i+) = t(i) + h;
% y_temp = y(i) + h(f(t(i), y(i)));
% y(i+) = y(i) + h*f(t(i+), y_temp);
% end
% for i = :n
% error = ;
% tolerance = 1e-;
% t(i+) = t(i) + h;
% y_temp = y(i) + h*(f(t(i), y(i)));
% while error >= tolerance
% y(i+) = y(i) + h*f(t(i+), y_temp);
% error = abs(y(i+) - y_temp) % (local) absolute error
% y_temp = y(i+);
% end
% end % yold = y(i)+h*f(t(i),y(i));
% while error >= tolerance
% ynew = yold-(yold-(y(i)+h*f(t(i+),yold)))/(-h*df(t(i+),yold));
% error = abs(ynew-yold);
% yold=ynew;
% end
% y(i+) = ynew; %y'=y+2*x/y^2 x=[0,2] y(0)=1 https://wenku.baidu.com/view/d18cdaa10b4c2e3f5627632f.html
t_final=;
t_init=;
n=;
tolerance=0.0000001
h = (t_final - t_init)/n;
ti=t_init+h;
yold=+h*f(,);% yold = y(i)+h*f(t(i),y(i));
while error >= tolerance
ynew = yold-(yold-(y(i)+h*f(t(i+),yold)))/(-h*df(t(i+),yold));
error = abs(ynew-yold);
yold=ynew;
end
y(i+) = ynew;
上面代码应该怎样修改?
学习newton raphson and back eluer的更多相关文章
- Jacobian矩阵、Hessian矩阵和Newton's method
在寻找极大极小值的过程中,有一个经典的算法叫做Newton's method,在学习Newton's method的过程中,会引入两个矩阵,使得理解的难度增大,下面就对这个问题进行描述. 1, Jac ...
- Newton's method Drawback and advantage
Newton Raphson Method: Advantages and Drawbacks: v=QwyjgmqbR9s" target="_blank"& ...
- Boosting(提升方法)之GBDT
一.GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题,而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).GBDT(Gradient Boosting ...
- C++函数式编程实现牛顿法
In numerical analysis, Newton's method (also known as the Newton–Raphson method), named after Isaac ...
- Generalized normal distribution and Skew normal distribution
Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where (rho) is the " ...
- Tree - XGBoost with parameter description
In the previous post, we talk about a very popular Boosting algorithm - Gradient Boosting Decision T ...
- Tree - Gradient Boosting Machine with sklearn source code
This is the second post in Boosting algorithm. In the previous post, we go through the earliest Boos ...
- OpenCASCADE解非线性方程组
OpenCASCADE解非线性方程组 eryar@163.com Abstract. 在科学技术领域里常常提出求解非线性方程组的问题,例如,用非线性函数拟合实验数据问题.非线性网络问题.几何上的曲线曲 ...
- Apply Newton Method to Find Extrema in OPEN CASCADE
Apply Newton Method to Find Extrema in OPEN CASCADE eryar@163.com Abstract. In calculus, Newton’s me ...
随机推荐
- MySQL导出数据字典
平时用mysql比较多,有时候需要详细的数据库设计表结构和数据字典,但又没有最新的文档,这个时候直接从数据导出是最新最全的.在MySQL数据库中利用information_schema库中的COLUM ...
- 小程序开发------mpvue开发时间轴
亲们支持我的新博客哦==>地址(以后更新会尽量在新博客更新,欢迎大家访问加入我的后宫w) ) 效果展示: 技术栈:mpvue demo==> 代码:
- web socket
@ServerEndpoint("/my-websocket") @Component public class MyWebSocket { protected final Log ...
- android 开发 框架系列 使用 FileDownloader 实现检查更新的功能class
首先介绍一下FileDownloader GH :https://github.com/lingochamp/FileDownloader/blob/master/README-zh.md FileD ...
- Bash常用快捷键及其作用
在 Bash 中有非常多的快捷键,如果可以熟练地使用这些快捷键,可有效地提高我们的工作效率.只是快捷键相对较多,不太好记忆,这就要多加练习和使用.这些快捷键如表 1 所示. 表 1 Bash 常用快捷 ...
- 01 Python 逻辑运算
#基本运算符 #and or not #优先级 ()>not>and>or #and or not print(2>1 and 1<4 or 2<3 and 9&g ...
- Linux Shell 简介
什么是 Shell Shell 是用户和 Linux 内核之间的接口程序,当从 Shell 或其他程序向 Linux 传递命令时,内核会做出相应的反应: Shell 是一个命令语言解释器,它拥有自己内 ...
- postgresql数据库varchar、char、text的比较
名字 描述character varying(n), varchar(n) 变长,有长度限制character(n), char(n) 定长,不足补空白text 变长,无长度限制简单来说,varcha ...
- delphi图片欣赏
作者QQ:276678295
- PhoenixFD插件流体模拟——UI布局【Resimulation】详解
Liquid Resimulation 流体再(重)渲染 本文主要讲解Resimulation折叠栏中的内容 主要内容 Overview 综述 Parameters 参数 综述 Liquid Resi ...