非牛顿流体

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

MATLAB仿真中使用拟牛顿方法求解方程组优化问题，其中Bk求解使用BFGS算法。

这篇文章讨论了如何使用Matlab实现牛顿法，重点在于高准确性和代码易理解性，可快速执行。

当随机抽样假设不成立时，即使其他假设均成立且样本量很大，普通最小二乘法 (OLS) 估计仍然存在偏差和不一致性。这意味着，如果无人机航路规划所依赖的数据不满足随机抽样条件，基于OLS 的模型将无法准确预测航路，即使模型包含所有相关变量且样本量充足。

本求解器采用 DFP 拟牛顿法求解目标函数，并提供详细的求解过程和每一步迭代结果，便于初学者理解和学习。

MATLAB 写的牛顿潮流代码，挺适合用来跑 IEEE 30 总线系统的。逻辑清晰，核心是用牛顿-拉夫逊法解潮流方程，迭代流程也比较规范。电压初始化、雅可比矩阵、功率误差、更新电压一步步来，流程还挺标准。对于做电力的你来说，这种基础模块其实适合当模板或者教学演示用，调试起来也不费劲。嗯，如果你想深入玩下潮流算法，顺手加点 GUI 或者联动其他工具箱，也挺方便的。

CFD（计算流体力学）仿真技术在流体动力学研究中的应用越来越普及。这一技术能够准确预测流体的运动行为，为工程设计和优化提供关键数据。CFD仿真模拟方法包括直接数值模拟（DNS）和基于模型的模拟（MBM），两者在模拟复杂流动现象时各有优势。在航空航天、能源与动力工程以及环境与流体机械领域，CFD仿真技术都有着广泛的应用。通过CFD仿真，工程师们可以更深入地理解流体流动的规律，并优化设计。

MATLAB的CNNforCFD源代码包含一个示例代码，用于使用卷积神经网络预测钝体流的流体力。该代码在MATLAB 2017b版本上开发，并使用MATLAB-Neural Networks Toolbox。要使用此代码，用户需要确保他们具有MATLAB 2017b或更新版本，且带有Neural Networks Toolbox。 该存储库包含以下文件：- 'CNNforCD.m'：用于基于CNN的阻力系数预测的示例MATLAB代码。- 'TrainingSetSmooth.mat'：输入13种不同钝体的几何函数。- 'TestSet.mat'：包含TrainingSetSmooth.mat中

该项目提供了一种改进的牛顿-拉斐逊算法的 MATLAB 实现。