12、非线性常微分方程组的求解方法

非线性常微分方程组的求解方法

1. 高斯中点法

高斯中点法用于求解常微分方程的初值问题(IVP)。以下是计算高斯中点法收敛速率的代码:

RatesOfConvergence = zeros(Rows-1, 2);
fprintf('Rates of convergence of Gauss Midpoint method:\n');
fprintf('--------------------------------------\n');
fprintf('N\t\t Conv. Rate\n');
fprintf('--------------------------------------\n');
for j = 1 : Rows-1
    RatesOfConvergence(j, 1) = GaussMidErrors(j, 1);
    RatesOfConvergence(j, 2) = log2(GaussMidErrors(j, 2)/GaussMidErrors(j+1, 2));
    fprintf('%6i\t\t%1.3f\n', RatesOfConvergence(j, 1), RatesOfConvergence(j, 2));
end
fprintf('--------------------------------------\n');

高斯中点法求解 IVP 的函数代码如下:

function [t, P, Error] = GaussMidIVP(f, a, b, N, P0
【多种改进粒子群算进行比较】基于启发式算的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算,并与其他启发式算进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算的对比研究。
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