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Gauss_SeidelMatlab
- Matlab程序\\有限差分法\\Gauss_Seidel迭代法的Matlab程序.rar-Matlab procedures \\ finite difference method \\ Gauss_Seidel iteration of the Matla b procedures. rar
有限差分法 迭代求解
- 用有限差分法解薛定谔方程,用迭代法求得各点的值,并用三维、二维图表示。
SPARSKIT2.tar.gz
- 这是Yousef Saad编写的矩阵运算的Fortran软件包(A basic tool-kit for sparse matrix computations (Version 2),包含常见的排序,预处理(ILU分解等),Krylov子空间迭代法,以及有限差分等方法得到的算例等。有不少很实用的子程序(比如稀疏矩阵相加、相乘等等,可以学习专家的设计哟!)。极力向学习大型线性方程组数值解的人推荐(不足之处就是Fortran实现,本人觉得还是C语言好)。,Yousef Saad This is pr
ex
- 迭代法解二维泊松方程,为《计算电磁学》中第一篇第二章有限差分法中的一个例题的程序-Iteration two-dimensional Poisson equation for the " computational electromagnetics," in the first chapter of a finite difference method program example
Main
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
ONE
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
TWO
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
THREE
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
FOUR
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
FIVE
- 1、 采用原始变量法,即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式,离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的,无论网格疏密程度如何,均满足在计算区域内守恒的条件; 3、 采用区域离散化方法B,即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格,速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中; 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设,源项采用局部线性化方法;扩散——对流项采用乘方格式(但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式);街面上的
inviscid_eqution
- 求解粘性Burger方程和非粘性Burger方程的各种差分格式,包括BTCS格式的显式计算 BTCS格式的隐式计算 滞后非线性项 向前时间步长线性化 牛顿迭代法线性化 Lax-Wendroff格式 通量分裂格式显试计算 通量分裂格式隐式计算 CN格式隐式计算 等格式。-Solution of viscous Burger equation and non-viscous Burger differential equations of various for
calculation_method_Algorithm_Design_and_Implementa
- 本电子书包涵了各种算法的MATLAB实现,具体包括插值方法、数值分析、常微分方程的差分法、方程求根、线性方程组的迭代法、线性方程组的直接法等等,还包括习题参考答案和MATLAB文件汇集-The e-book encompasses the MATLAB implementation of various algorithms, specifically including interpolation methods, numerical analysis, ordinary differenti
ssor
- 数值求解正方形域上的Poisson方程边值问题,用由椭圆型第一边值问题的五点差分格式,用Gauss-Seidel迭代法、块Gauss-seidel迭代法、SSOR迭代法编写求解线性方程组Au=f的算法程序-Numerical Solution of the Poisson equation on a square domain boundary value problem, with the first boundary value problem by the oval five-point
solverss
- 对于抛物方程的具有差分形式的高精度线性迭代法-linear itearnating method
Laplace_resolution_simplied
- 有限差分法中简单迭代法计算场域节点的应用-Finite difference method in a simple iterative method to calculate the application node
include
- 使用高斯消元法反复迭代得到高斯有限差分形式下的C语言程序(Gauss iteration method is used to obtain the C language program in the form of Gauss finite difference)
基于有限差分法的二维边值问题的数值分析
- 1. 在matlab中分析基于分离变量法的解析解; 2. 利用简单迭代法求解,与解析法结论对比,分析求解结果的精确度。分析过程至少包括:在网格尺寸为0.1 m和1 m两种条件下,两次迭代差值最大为10-10时的分析结论; 3. 利用超松弛迭代法分析,选择松弛因子,分析其对收敛速度(即迭代次数)的影响,并确定最优值。分析过程至少包括:在网格尺寸为0.1和1两种条件下,两次迭代差值最大为10-10时,迭代次数随松弛因子的变化,得到对应的最优松弛因子,与经验值(课本165页式子3.7.15)进行
有限差分matlab
- 使用matlab进行有限差分法的计算,使用迭代法对差分方程进行求解,自适应中值滤波代码(Finite difference method)
MATLAB
- 利用五点差分格式和Jacobi迭代法,求解精确解和数值解的误差,判断阶数是否正确(Five-point difference scheme and Jacobi iteration method are used to solve the error between exact solution and numerical solution and to judge whether the order is correct or not.)
迭代
- 差分迭代法和虚时间法求解薛定谔方程;克尔非线性方程光孤子解;(Solution of schrodinger equation by difference iteration method and virtual time method;Kerr nonlinear equation optical soliton solution;)