【粒子】基于Matlab模拟四阶 (1+1) 维 Boussinesq 方程的等离子体行为

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🔥 内容介绍

本文提出了四阶 (1+1) 维 Boussinesq 方程的新精确行波解。我们提出了一种新的指数展开法，并应用于本研究。本研究进一步以图形方式展示了一些孤立波和周期波。本文还表明，新的指数展开法是一种易于应用且强大的数学工具，可用于数学物理和工程领域中的符号计算方法。该方程的精确解在描述各种自然实例中的不同类型波传播方面起着至关重要的作用。

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📣 部分代码

clear all;V = 1;lamda = 0.5;xi = 0.0;mu =0.5;​lowerRange = -40 ; uperRange = 40 ; ​u(1,1) = 0;for x= lowerRange :1:uperRangefor t= lowerRange : 1 : uperRange    if(lamda*mu > 0)        cosec = cot( sqrt(lamda*mu)*(x-V*t+xi)) ;   u(x+    (lowerRange * (-1))+1    ,  t+  (lowerRange * (-1))+1       ) = -(1/6.0) - (1/3)*(lamda*lamda) - (mu*mu) + (1/6)*(V*V)-(2/3)*(lamda*lamda)*(cosec*cosec);    endend end​%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%t= lowerRange :1 :uperRange ;​subplot(1,2,1)​%meshz(t,t,u);hold on;​meshc(t,t,u);hold on;​surfc(t,t,u);hold on;​%waterfall(t,t,u);hold on;%surfl(t,t,u);hold on;​grid on;xlabel('t');zlabel('u(x,t)');ylabel('x');title('A');colormap hsv%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%​subplot(1,2,2)% for t=0h = u(:,11);plot(h,'-.r*', 'LineWidth',2)​hold on;% for t=2h = u(:,13);plot(h,'-*g', 'LineWidth',2)hold on;% for t=4h = u(:,15);plot(h,'-+b', 'LineWidth',2)hold on;grid on;​legend('t=0','t=2','t=4');xlabel('x');ylabel('u(x)');title('B');​​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合