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
- sas data infile 语句选项
1)FIRSTOBS=N,从第N行开始读取数据2)OBS=M,到第M行结束数据读取3)MISSOVER:当一行数据读完的时候,不要转到下一行,而是为其余的变量分配缺失值4)TRUNCOVER:变量读取 ...
- Mongodb 批量Upsert
List<UpdateOneModel<Entity>> requests = new List<UpdateOneModel<Entity>>(ent ...
- denyhosts、中文文档乱码、端口占用查询
1.安装 denyhosts, 设置 hosts.allow ,系统自动将攻击的ip 添加如 hosts.deny2.打开中文文档乱码, 将文档下载到windows, 通过富文本编辑器查看文档编码3. ...
- 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:
- BZOJ 2173 luoguo P4451 [国家集训队]整数的lqp拆分
整数的lqp拆分 [问题描述] lqp在为出题而烦恼,他完全没有头绪,好烦啊… 他首先想到了整数拆分.整数拆分是个很有趣的问题.给你一个正整数N,对于N的一个整数拆分就是满足任意m>0,a1 , ...
- SpringCloud系列一:SpringCloud的简介和架构
一.SpringCloud简介 SpringCloud就是一套分布式服务治理的框架,既然它是一套服务治理的框架,那么它本身不会提供具体功能性的操作,更专注于服务之间的通讯.熔断.监控等.因此就需要很多 ...
- # 20175213 2018-2019-2 《Java程序设计》第2周学习总结
## 教材学习内容总结 在第二周的学习过程中,我学习了第二章和第三章的内容.第二章中,我学习了基本数据类型和类型转换运算以及与C语言有着相同和不同的数组.标识符由字母,下划线,美元符号和数字组成,并且 ...
- C语言冷知识
C语言属强类型语言(1)编程语言分2种:强类型语言和弱类型语言.强类型语言中所有的变量都有自己固定的类型,这个类型有固定的内存占用,有固定的解析方法:弱类型语言中没有类型的概念,所有变量全都是一个类型 ...
- mysql_day03
MySQL-Day02回顾1.表记录的管理 1.删除表记录 1.delete from 表名 where 条件; ## 不加where条件全部删除 2.更新表记录 1.update 表名 set 字段 ...
- ppt复制文本框文字到word的方法
打开ppt按Alt+F11,插入--模块, 选中“工具”--“引用”--MicroSoft Word .. 复制代码: Sub Main() On Error Resume Next Dim tem ...