tic; clear clc M=[,,,,,,];%x的步数 K=M; %时间t的步数 :length(M) hx=/M(p); ht=/K(p); r=ht/hx^; %网格比 x=:hx:; t=:ht:; numerical=zeros(M(p)+,K(p)+); numerical(:,)=exp(x); %初始值 numerical(,:)=exp(t); %边值 numerical(M(p)+,:)=exp(t+); %边值 a=-r/*ones(M(p)-,);b=(+r)*on

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

FESTUNG - 3. 采用 HDG 方法求解对流问题[1] 1. 控制方程 线性对流问题控制方程为 \[\begin{array}{ll} \partial_t c + \nabla \cdot f = h, & \mathrm{in} \; J \times \Omega \\ c(x, 0) = c_0(x), & \mathrm{on} \; {0} \times \Omega \\ c(x, t) = c_D, & \mathrm{on} \; J \times \pa

把做工程过程经常用的内容记录起来,如下内容段是关于C语言多种方法求解字符串编辑距离问题的内容. { if(xbeg > xend) { if(ybeg > yend) return 0; else return yend - ybeg + 1; } if(ybeg > yend) { if(xbeg > xend) return 0; else return xend - xbeg + 1; } if(ptrX[xend] == ptrY[yend]) { return calDi

本篇博文给大家介绍前N个正整数的排列求解的三种方式.第一种是暴力求解法:第二种则另外声明了一个长度为N的数组,并且将已经排列过的数字保存其中:第三种方式则采用了另外一种思路,即首先获取N个整数的升序排列,然后对其位置进行随机交换以达到前N个整数的随机排列的目的.首先我们来看看第一种方式,具体代码如下: import java.util.Random; import org.junit.Test; public class App { private int n = 100000; @Test p

原创笔记,转载请注明出处! 点击[关注],关注也是一种美德~ 结束了第一个hello world程序后,我们来用面向过程和面向对象两个方法来求解圆的面积这个问题,以能够更清晰的体会面向对象和面向过程. 第一,面向过程计算圆的面积 程序中我们看到一个标准输入流cin,之前我们接触过标准输出cout,我们来大概说一下这两个东西!仅供理解! cout是干什么的呢?cout是标准输出流,就是表示某某某输出到屏幕上,cout<<某某某,这个左移操作符在这里已经进行了重载,表示不同的意思,比如小溪的水流,

题目 洛谷:P1115 最大子段和 LeetCode:最大子序和 给出一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),选出其中连续且非空的一段使得这段和最大. 挺经典的一道题目,下面分别介绍 \(O(n)\) 的 DP 做法.前缀和做法,以及 \(O(n\log n)\) 的分治做法. DP 做法 用 \(d_i\) 表示结尾为位置 \(i\) 的最大区间和,则有 \[d_i=\max(d_{i-1},0)+a_i \] 问题的答案即为 \(\max\{d_i \mid i\in[1,n]\}\).

题目描述: Given a string S and a string T, find the minimum window in S which will contain all the characters in T in complexity O(n). For example, S ="ADOBECODEBANC" T ="ABC" Minimum window is"BANC". Note: If there is no such wi

1.递归求解  注:叙述时 节点其实就是数字0-N-1 !!!最好用一个数组记录0-N-1每个数字的位置 !!!递归计算一个置换群内部的节点数 分为两种情况 累加M,M即是一个置换群所有数字在正确位置上所需要的swap 次数.这句话 需要详细解释下,如果这个置换群里面有0则M=置换群节点数量-1(找一个测试样例,自行模拟);如果这个置换群里面没有0,则M=置换群节点数量+1 !!!vis记录是否该节点已经被放在正确的位置 !!!剩下就没什么可说的了 参考了https://www.cnblogs.

算法的数学描述图解 实例 用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\),自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\) 算法Python3代码求解 # 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义求解函数 y_dot = y + 2*x/(y*y) def fx(y, x): return y + 2*x/(y*y) # 算法定义 de

Many ACM team name may be very funny,such as "Complier_Error","VVVVV".Oh,wait for a minute here. Is it "W W"+"V",or "W"+"V V V",or something others we can treat as?There are several ways we can t

设向量函数 ${\bf B}(x,y,z)=(B_x,B_y,B_z)$ 在 $z\neq 0$ 时具有一阶连续偏导数, 在 $z=0$ 时具有第一类间断, 且 $$\bex \Div{\bf B}=0,\quad z\neq 0.  \eex$$ 若 $B_z$ 在 $z=0$ 时连续, 试证明存在连续向量函数 ${\bf A}(x,y,z)$ 使 $$\bex {\bf B}=\rot{\bf A}. \eex$$ 证明: 在引理 6. 1 的证明中取 $(x_0,y_0,z_0)=(0,0

差分格式脚本文件: tic; clear clc M=32;%x的步数 N=16;%y的步数 h1=1/M;%x的步长 h2=1/N;%y的步长 x=0:h1:1; y=0:h2:1; u=zeros(M+1,N+1);%给数值解分配内存单元 U=u;%给精确解分配内存单元 u(1,:)=y.^3;%y边值 u(M+1,:)=1+y.^3;%y边值 u(:,1)=x.^3;%x边值.uo u(:,N+1)=1+x.^3;%x边值.un for i=1:M+1 for j=1:N+1 Accura

函数文件1:real_fun.m function f=real_fun(x0,t0) %精确解 f=4*x0*(1-x0)*sin(t0); 函数文件2:F.m function f=F(N,u,U,t,h1,h2) %非线性方程组 %h1是x的步长,h2是t的步长 %u表示迭代节点,上一时刻的数值解 %h表示时间节点上的步长 %N表示空间节点的步数 a0=0.5*t^4*h2*N^2; f(1,1)=a0*(U(2)^2-2*U(1)^2)+h2*fi(h1,t)+u(1)-U(1); f(

一.代数多项式法: tic; clear clc % N=input('please key in the value of ''N'''); N=10; M=100; h=1/M; X=0:h:1; accurate_fun=inline('x.^2 - (2*exp(x))/(exp(1) + 1) - (2*exp(-x)*exp(1))/(exp(1) + 1) + 2'); f=inline('x.^2-x'); phi=inline('x.*(1-x).*x.^(i-1)','i',

如果要得到pose视图,除非有精密的测量方法,否则进行大量的样本采集时很耗时耗力的.可以采取一些取巧的方法,正如A Survey on Partial of 3d shapes,描述的,可以利用已得到的3D模型,利用投影的方法 (page10-透视投影或者正射投影),自动得到精确的3D单向视图. 其中的遇到了好几个难题:透视投影的视角问题:单侧面的曲面补全问题(曲面插值问题):pose特征的描述性问题. 一篇文章看完视觉及相关通略. 先普及一下基础知识: 一:图像处理.计算机图形学.计算机视觉和

               本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新  开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录 前言 在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接),主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能,并进行了简单的矩阵向量计算例子,接着使用Math.NET的矩阵等对象,对3种常用的矩阵数据交换格式的读写.一方面可以了解Math.NET的使用,另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式,给大家的

上篇我们用遗传算法求解了方程,其中用到的编码方式是二进制的编码,实现起来相对简单很多, 就连交配和变异等操作也是比较简单,但是对于TSP问题,就稍微复杂一点,需要有一定的策略, 才能较好的实现. 这次的TSP问题的题目是: 随机产生10~30个城市,每个城市之间的距离也是随机产生,距离的范围是[1,50],求最优的路径 ========================================================== 下面就是具体的求解,由于我的策略是基于知网上的<一种改进的遗

多重网格法相对于普通的Jacobi迭代或者G-S迭代等能够得到和未知数的个数成线性的高效运行时间的主要原因在于:迭代初值的一步步接近真值和G_S方法的前面几步的快速收敛性. 先看一张图[1]: 这张图说明了以下几点:一.G-S迭代法在开始几步迭代时收敛速度很快,但是随着步数的增加收敛速度逐渐减慢:二.第一条性质和求解的方程未知数的个数无关,尤其是在最开始的收敛速度很快的几步:三.未知数个数越少,最终收敛速度越快,如图中的绿线(这个可以从另一个角度来理解,一般情况下,求解未知数个数少的方程显然比求

原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录:   1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一)综合介绍    2.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(二)矩阵向量计算    3.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(三)C#解析Matlab的mat格式   4.开源.NET基础数学类库使用Math.NET(四)C#解析Matrix Marke数据格式   5.开源.NET基