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

摘要: 使用栈的数据结构及相应的回溯算法实现迷宫创建及求解,带点JavaGUI 的基础知识. 难度: 中级 迷宫问题是栈的典型应用,栈通常也与回溯算法连用. 回溯算法的基本描述是: (1)  选择一个起始点: (2)  如果已达目的地, 则跳转到 (4): 如果没有到达目的地, 则跳转到 (3) ; (3)  求出当前的可选项: a.  若有多个可选项,则通过某种策略选择一个选项,行进到下一个位置,然后跳转到 (2); b.  若行进到某一个位置发现没有选项时,就回退到上一个位置,然后回退到 (

ode45函数无法求出解析解,dsolve可以求出解析解(若有),但是速度较慢. 1.      ode45函数 ①求一阶常微分方程的初值问题 [t,y] = ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); plot(t,y); 求解 y' – y + 2*t / y且初值y(0) = 1的常微分方程初值问题,返回自变量和函数的若干个值. 若不写返回值,则会自动作出函数随自变量的变化图像. ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); ②求解一阶微分方程组 x' = -

转载自:http://blog.163.com/wu_yangfeng/blog/static/16189737920104158950438/ 离散格式对求解器性能的影响 控制方程的扩散项一般采用中心差分格式离散,而对流项则可采用多种不同的格式进行离散.Fluent允许用户为对流项选择不同的离散格式(注意:粘性项总是自动地使用二阶精度的离散格式).默认情况下,当使用分离式求解器时,所有方程中的对流项均用一阶迎风格式离散:当使用耦合式求解器时,流动方程使用二阶精度格式,其他方程使用一阶精度格式进

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型边值问题的建模与求解,不涉及算法推导和编程,只探讨如何使用 Python 的工具包,零基础求解微分方程模型边值问题. 通过 3个 BVP 案例层层深入,手把手教你搞定微分方程边值问题. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 常微分方程的边值问题(BVP) 1.1 基本概念 微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式. 微分

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

最优间隔分类器(optimal margin classifier) 重新回到SVM的优化问题: 我们将约束条件改写为: 从KKT条件得知只有函数间隔是1(离超平面最近的点)的线性约束式前面的系数,也就是说这些约束式,对于其他的不在线上的点(),极值不会在他们所在的范围内取得,此时前面的系数.注意每一个约束式实际就是一个训练样本. 看下面的图: 实线是最大间隔超平面,假设×号的是正例,圆圈的是负例.在虚线上的点就是函数间隔是1的点,那么他们前面的系数,其他点都是.这三个点称作支持向量.构造拉格朗

先抛开上面的二次规划问题,先来看看存在等式约束的极值问题求法,比如下面的最优化问题: 目标函数是f(w),下面是等式约束.通常解法是引入拉格朗日算子,这里使用来表示算子,得到拉格朗日公式为 是等式约束的个数. 然后分别对w和求偏导,使得偏导数等于0,然后解出w和. 然后我们探讨有不等式约束的极值问题求法,问题如下: 我们定义一般化的拉格朗日公式 这里的和都是拉格朗日算子.如果按这个公式求解,会出现问题,因为我们求解的是最小值,而这里的已经不是0了,我们可以将调整成很大的正值,来使最后的函数结果是

任务 求解第 10,0000.100,0000.1000,0000 ... 个素数(要求精确解). 想法 Sieve of Eratosthenes 学习初等数论的时候曾经学过埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),这是一种非常古老但是非常有效的求解\(p_n\)的方法,其原理非常简单:从2开始,将每个素数的各个倍数都标记成合数. 其原理如下图所示: 图引自维基百科 埃拉托斯特尼筛法相比于传统试除法最大的优势在于:筛法是将素数的各个倍数标记成合数,而非判定每个素数是否是素

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法 矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来 根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

Write a program to solve a Sudoku puzzle by filling the empty cells. Empty cells are indicated by the character '.'. You may assume that there will be only one unique solution. A sudoku puzzle... ...and its solution numbers marked in red. 这道求解数独的题是在之

昨天读到一个项目,是关于优化求解的. 约束条件如下: 公司里有很多客户,客户之所以不继续用我们的产品了,是因为他账户余额是负的,所以,为了重新赢回这些客户,公司决定发放优惠券cover掉客户账户的负余额. 具体细节: 只有8元,80元,200元的优惠券 发放给一个客户的优惠券总张数不能超过15张 要既能cover掉客户的负余额,又要保证发放给客户的优惠券张数最少 发放给客户的总金额-客户的亏损额不能大于8,且越小越好.(不能送太多便宜了) ####################### 构造一个

MATLAB版本:R2015b 1.求解符号矩阵的行列式.逆.特征值.特征向量 A = sym('[a11, a12; a21, a22]');deltaA = det(A)invA = inv(A)[V, D] = eig(A) %V的列向量为特征向量,D的主对角线元素为相应的特征值 2.求解代数方程的解析解 syms a b cx = solve('a * x^2 + b * x + c = 0', 'x') 3.求解微分方程(组)的解析解 syms x yY1 = dsolve('D2y

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我

线性代数中的一个核心思想就是矩阵分解,既将一个复杂的矩阵分解为更简单的矩阵的乘积.常见的有如下分解: LU分解:A=LU,A是m×n矩阵,L是m×m下三角矩阵,U是m×n阶梯形矩阵 QR分解: 秩分解:A=CD  ,  A是m×n矩阵,C是m×4矩阵,D是4×n矩阵. 奇异值分解:A=UDVT 谱分解: 在求解线性方程组中,一个核心的问题就是矩阵的LU分解,我们将一个矩阵A分解为两个更加简单的矩阵的复合LU,其中L是下三角矩阵,U是阶梯形矩阵.下三角矩阵和上三角矩阵具有非常良好的性质:Lx=y

               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

KMP函数求解:一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为KMP算法.KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息. 首先需要明白: 1).next[j]=k的含义: 在这个模式字符串的第j个字符之前,已经存在了一个长度为k-1的子串相同,即:‘t1,t2,...tk-1’=‘tj-k+1,...tj-1’.

话说2015.11.06 ,北京下了第一场雪.16年的今天没下雪,但是雾霾还是不小的,帮媳妇整理她工作时,出现了下面的需求,便想到使用PHP来写程序来进行求解. [需求] 1. 给出一个平均值X,反过来求出来,得到这个平均值X的三个数X1 ,X2, X3,最大值与最小值的差值要小于0.4(X1-X3都是保留1位小数的数) 2. 这三个数X1, X2, X3代表了三组数.满足下面的公式: X1 = [(m1 - m2)/(m1 - m0) ] * 100 (@1); m0, m1, m2三个数的边

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个人亲自编写.测试,可以正常使用   道理看原文,这里不多说   网上找到的几篇基本都不能用的   C#代码 bool Equal(float f1, float f2) { return (Math.Abs(f1 - f2) < 1f); } bool dayu(Point p1, Point p2)////比较两点坐标大小,先比较x坐标,若相同则比较y坐标 { return (p1.X > p2.X || (Equal(p1.X , p2.X) && p1.Y > p