24、复变函数与拉普拉斯变换:理论与应用

复变函数与拉普拉斯变换:理论与应用

复变函数中的保角映射

在复变函数领域,保角映射是一个强大的工具,它在流体力学等领域有着广泛的应用。我们的目标是在 z - 平面中定义一个势函数,使得曲线 C 成为流线。这可以通过保角变换 F 来实现,将 Z - 平面的值对应到 z - 平面。

假设变换 (5) 的逆变换为 f,即 (z = F(Z) \Leftrightarrow Z = f(z)),那么合适的 z - 势函数可以表示为 (\varPsi(z) = \varphi(f(z)))。由于 f 是保角的,并且将 C 的外部映射到 (\gamma) 的外部,(\varPsi) 在相应区域内是解析的。沿着曲线 C,有 (\varPsi(c) = \varphi(f(c)) = \varphi(\gamma) = \psi(\gamma) + i0),这表明 C 确实是具有复势 (\varPsi(z)) 的 z - 平面流的流线。

茹科夫斯基变换

茹科夫斯基变换 (z = Z + \frac{c^2}{4Z}) 是一个重要的例子。对于大的 (|Z|),变量 z 和 Z 近似相等。这意味着 Z - 平面中的“无穷远处均匀流”势会被变换为 z - 平面中具有相同特征的流。简而言之,该变换将 Z - 平面中绕过给定形状 (\gamma) 的均匀流变换为 z - 平面中绕过图像形状 C 的均匀流。

通过这个变换,可以证明 Z - 平面中以原点为中心的圆会被变换为 z - 平面中的椭圆。具体来说,Z - 平面中以原点为中心、半径为 (\frac{1}{2}(a + b)) 的圆会映射到 z - 平面中以原点为中心、半轴为 (a, b) 的椭圆,前提是参数

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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