方程求解

借助 Matlab 工具，探索求解微分方程的方法。本教程涵盖解析解和数值解的求解技巧，并提供实例和实验作业，加深理解。

这份PPT详细介绍了MATLAB如何应用于求解差分方程，内容设计精良。

阐述了Matlab在解决微分方程及数学建模中的应用实例。

想学有限差分法求解波动方程？这款工具挺适合入门的！基于 MATLAB 开发的简单波动方程求解器，让你轻松上手。通过动态脚本，用户可以实时调整参数，观察计算过程和结果，适合学习波动方程的数值解法。使用有限差分法，将连续的微分方程转化为离散的代数方程，适合那些对波动方程、物理模拟感兴趣的小伙伴。代码也不复杂，如果你对数值计算和科学模拟有兴趣，使用这款工具肯定能学到不少实用的技能。

MATLAB 遗传算法程序 该程序采用遗传算法，能够求解任意方程。

基础代数的方程组求解，说难不难，说简单也挺容易踩坑。尤其用MATLAB的时候，函数多、方法多，选对了事半功倍。下面这几个资源我觉得挺值得一看，讲得都比较清楚，而且思路还挺实用，像符号计算、QR 分解这些，工作里用得上。 方程组的求解，核心还是搞清楚问题结构，是稀疏？超定？还是非线性？用matlab怎么快速搞定，参考这篇，写得还不错。 想搞懂数值解法和符号解法的区别，可以看看这篇，对初学者挺友好。尤其是你搞科研或模型验证时，符号解有时比数值解更靠谱。 还有像QR 分解这种分解方式，说实话，工作几年后才体会到它的妙。矩阵不满秩或者条件数大的时候，用它稳得多。 如果你在搞图论或者是关系代数的那一块，

该工具箱提供多种函数，可以求解线性方程和非线性方程（包括超越方程）。这些函数也支持符号运算，为复杂问题的求解提供了便利。

MATLAB 使用 Runge-Kutta-Fehlberg 方法解 ODE 问题，以有限个点进行计算，点间距由解本身决定。 可使用 ode23 求解 2-3 阶常微分方程组，使用 ode45 使用 4-5 阶 Runge-Kutta-Fehlberg 方法。 例如，在命令行中使用 ode45 函数代替 solver，其中 x' 是 x 的微分，而非 x 的转置。

考虑在金属板上带有矩形孔的热传导问题，其中板的左侧保持在100°C，右侧通过定常空气流动散热，其他边和孔边界绝缘。初始时板的温度为0°C。边界顶点坐标为(-0.5, -0.8)，(-0.5, 0.8)，(0.5, 0.8)，内边界顶点坐标为(-0.05, -0.4)，(-0.05, 0.4)，(0.05, -0.4)，(0.05, 0.4)。

该工具用于通过 OpenCL 数值求解非线性归纳方程。它提供了一个直观的界面，无需了解 OpenCL 的复杂性。该工具采用 OpenCL 内核，不限于 Matlab 或 Julia，可用于支持 OpenCL 的代码。该项目支持计算数学研究，包括离散化、空间离散化和时间积分。