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https://book.douban.com/subject/1022825/

林家翘 应用数学

数值计算方法



你说的<高等数学>如果是指同济大学版的类似的书的话, 他们讲的内容仅仅是高等数学的一个入门, 所以, 把书名改为<高等数学入门>最好了. 应该是课时的限制, 不允许讲太多的内容, 所以, 只能选最基础的内容讲了.
然后, 你说的非线性微分方程的求解问题, 需要用到数值近似求解等一些方法, 这些内容归到其他主题的数学书籍里面去了. 这个主题很重要, 所以需要专门来讨论和研究.
关于这个主题, 你可以看看傅希林、范进军编著的《非线性微分方程》. 用到什么知识就去翻一下相关的专著就可以了.
然后, 你说的非线性微分方程的求解问题, 需要用到数值近似求解等一些方法, 这些内容归到其他主题的数学书籍里面去了. 这个主题很重要, 所以需要专门来讨论和研究.
关于这个主题, 你可以看看傅希林、范进军编著的《非线性微分方程》. 用到什么知识就去翻一下相关的专著就可以了.


作者:郭麒麟
链接:https://www.zhihu.com/question/29134180/answer/113704478
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。



作者:kovacs Gates
链接:https://www.zhihu.com/question/29134180/answer/52508315
来源:知乎
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积分方程不了解,不过本专业内有些非线性微分方程的东西。简言之,就是太难了。虽然我觉得对于很多专业,本科时接触一些这样的东西还是很有用的,而且很酷~~

ps我学校是在研究生课程里才开一门应用数学的课,里面主要就是针对微分方程的……

大学本科内大概只能接触一些简单的微分方程解法,什么分离变量法啊,laplace变换法啊,这些都还比较好理解,但对于非线性问题功力有限(基本不能。。

然后研究生阶段,复杂一点的就是各种摄动法了,对很多类型的非线性微分方程能给个渐近解析解,当然在工程领域上有时用处很大,不过毕竟是近似解,一般归类到应用数学里面去了。然而,要证明这些方法的可靠性就太麻烦了,通常应用数学家是各种方法试一下,再和数值计算的结果比较,找一个有效的就ok了,并不在乎是否严格……估计这也是为啥应用数学处在数学专业鄙视链的底层了吧……

更高级的强非线性动力系统又比上面的摄动法上了n个难度,原来还能稍微讨论一下的稳定性,一致性,这个时候都变成了巨困难问题,一般人都玩不转啦……所以每个大学图书馆应该都有几本这样的大部头吧《xx动力系统分析》,恒久常新~

我们以前上应用数学的时候,用的是林家翘先生的课本,讲的很好,不过基本上也只涉及到了摄动法的一点皮毛,也简单介绍了一些相图和稳定性理论。答主如果有兴趣可以去看看~
不过我比较喜欢Nayph教授的书,也是介绍摄动方法的,里面有一些较为简单的非线性微分方程的摄动解法,可以参考一下。

至于强非线性微分方程(组),还是编程吧,不调皮了……

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开,重点介绍了一种基于Matlab代码实现的数值求解方法,旨在有效处理带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME(Consistent Mean Field Equilibrium)求解挑战。文中详细阐述了解法器的设计思路、算法实现流程及其在复杂系统建模中的应用,强调通过数值仿真验证方法的有效性和鲁棒性。此外,文档还列举了多个相关科研方向与Matlab仿真实现案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该解法器在跨学科研究中的潜在价值。; 适合人群:具备一定数学建模与Matlab编程基础,从事控制理论、博弈论、电力系统优化或相关领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①研究大规模随机系统中均衡解的数值求解方法;②开发适用于延迟动态系统的平均场博弈模型;③借助Matlab平台实现复杂优化算法的仿真与验证;④拓展博弈论方法在能源、交通、通信等领域的实际应用。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,深入理解算法实现细节,并参考所列相关研究方向进行扩展实验。同时,可利用附带的网盘资源获取完整代码与数据,便于复现实验结果,进一步开展创新性研究。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)”展开,重点介绍了超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术的对比研究,通过Matlab代码实现相关算法仿真与验证。文中涵盖多传感器融合定位的基本原理、EKF(扩展卡尔曼滤波)在多源数据融合中的应用,以及UWB单独定位与UWB-IMU组合定位的性能对比分析,旨在提升复杂环境下的定位精度与稳定性。同时,文档列举了大量基于Matlab的科研仿真案例,涉及通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域,突出Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事定位技术、物联网、智能系统或自动化相关方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①开展UWB与IMU融合定位算法的研究与仿真;②对比不同定位方式(单一UWB vs. UWB-IMU融合)的精度与鲁棒性;③学习多传感器数据融合中EKF的应用实现;④借助Matlab平台完成科研项目中的算法验证与可视化。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,按目录顺序逐步学习,重点关注UWB-IMU融合定位的建模与滤波算法实现,同时可参考其他相关领域的仿真案例拓展研究思路,注重理论与代码实践相结合,提升科研仿真能力。
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