常微分数值解matlab代码symODE2：具有多项式系数的二阶常微分方程的符号分析 作者：Tolga Birkandan 电子邮件：伊斯坦布尔技术大学物理系，土耳其伊斯坦布尔 34469。 详情请参阅。 提出了一种用于对具有多项式系数的二阶常微分方程进行符号分析的开源软件包。 该方法主要基于方程的奇异结构，程序是在开源计算机代数系统 SageMath 下编写的。 该代码能够获得与正则奇异点相关的奇异结构、指数和递推关系，以及超几何方程、Heun方程及其汇合形式的符号解。 symODE2 包是在 SageMath 9.1 下使用带有 Intel(R) Core(TM) i7-6500U CPU @ 2.50GHz 和 8 GB 内存的膝上型计算机编写的。 操作系统为 Windows 10 Enterprise ver.1909。 该包由两个主要部分组成：用于一般分析的 ode2analyzer.sage 和用于方程符号解的 hypergeometric_heun.sage。 hypergeometric_heun.sage 会在需要时调用 ode2analyzer.sage 中定义的例

常微分数值解matlab代码ODE 系统 - 数值求解器 使用 Runge-Kutta 求解常微分方程组 依赖 用 Fortran 90 编写的代码 gfortran 编译器 使用 Matlab/Octave 绘制解决方案 如何使用 运行代码 代码在 Fortran 90 中运行，您将需要一个 Fortran 编译器，例如 gfortran。 在代码中更改了问题条件，然后您需要编译每个更改： gfortran ode_solver_main.f90 -o 然后，运行： 在 Windows 上 your_exe_name.exe 在 Linux 上 ./your_exe_name.out 在此之后，代码将生成三个 .out 文件。 mash_info.out ：包含域离散化的点。 output_solution.out ：包含每个点的解决方案 绘图解决方案 您将需要 Matlab 或 Octave 来运行 .m 代码。 打开 Matlab/Octave 后，只需使用执行按钮运行代码并及时观察解决方案的变化。 数学模型 我们使用 4 阶 Runge-Kutt

MATLAB四阶龙格库塔法 求解微分方程数值解 源程序代码.zip

MATLAB四阶龙格库塔法 求解微分方程数值解 源程序代码.zip

解微分方程的代码，包括有限差分法，有限元法，谱方法，写的很详细。很好用。

MATLAB四阶龙格库塔法 求解微分方程数值解 源程序代码.7z

3.4 领域情感词典的构建 (1) 确定种子词集合。根据所选领域的特点, 制定 相应的选择标准, 抽取语料库中的词语作为种子词, 加入到种子词集合中; (2) 确定候选情感词集合。首先将种子词转换成 对应的词向量, 根据相似度计算公式(向量的余弦计算 公式)求得与每个种子词最相似的n个词语作为候选情 感词集合; (3) 利用训练好的情感分类器判断每个候选词的 情感极性。最后整合上述分类器输出的带有情感极性 的候选词语, 添加到面向特定领域的情感词典中。 4 实验及结果分析 为了验证该方法的有效性, 本文设计实验进行验 证, 主要验证以下两点假设: 假设 1: 本文提出以词向量训练分类器判断词语 情感极性的方法优于直接利用词向量的语义相似度判 断词语情感极性。 在情感分析领域, 大部分常规机器学习方法, 如 决策树、支持向量机等, 都能够构建分类器来判断词 语的情感极性。由于自然语言的特殊性(直接特征不足, 需要转换成词向量进行分析, 特征数即为词向量的维 度), 使得支持向量机的表现优于其他机器学习算法。 假设 2: 深度学习中, 神经网络训练的分类器在 判断词语情感极性任务中的性能优于支持向量机 (SVM)训练的分类器。 4.1 实验 1: 构建基于词向量的神经网络分类器 实验使用的语义知识库包括 NTUSD; 清华大学 李军情感词典; HowNet情感词典中的正负情感词语以 及 DUTIR。语料库的获取主要借助 Python 所编写的 爬虫程序, 采集 2017 年 4 月 19 日–2017 年 10 月 9 日 的新浪财经新闻, 共计 9 422 篇, 每篇新闻均以 txt 的 形式进行存储。 对语料库进行数据预处理(去停用词、去无关符 号)与分词(构建自定义词典: 将所有股票名称和股票 代码作为一个词典, 防止分词时被切分)。抽取融合词 典与语料库的交集词汇作为训练语料, 结果如表 2 所 示。最后以语料库为对象, 使用 Word2Vec 方法生成词 向量模型, 其中每个词向量的维度为 100。 表 2 词典中的词出现在语料库中的情况表 交集的积极词数量 交集的消极词数量 总计 3 128 2 850 5 978 基于准备好的训练语料, 按照实验设计方案构建 神经网络分类器。经过 6 700 次训练后, 得到训练集准 确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%。显然, 模型 的效果良好, 并没有出现过拟合和欠拟合的现象。 接着确定种子词集合。由于本文重点不在于研究 种子词抽取规则, 因此不作深入探讨。通过信息检索, 参考相关论文及结合本文语料库, 选择 20个能够代表 金融领域的词汇作为种子词集合, 如表 3 所示。 表 3 金融领域种子词集合 金融领域种子词集合 大涨, 大跌, 股票, 平仓, 牛市, 熊市, 走高, 拉升, 雄起, 利好, 利空, 清仓, 套牢, 抄底, 反弹, 减持, 乏力, 退市, 撤离, 亏 词向量最大的特点是将语义信息用向量的形式进 行分布式表示。词向量之间的余弦值能够表示词语之 间的相关性程度。通常直接利用词向量构建情感词典 的方式为: 判断种子词的情感极性, 利用词向量找出 与种子词最相似的词语集合, 与积极种子词相似的词 语被认为是积极情感词, 与消极种子词相似的词语被 认为是消极情感词, 从而构建情感词典。本文对上述 种子词集合中的种子词的情感极性进行人工判断, 找 出与每个种子词最相似的词语(取相似度最高的前 10 个词语)。对金融语料的研究发现, 绝大部分金融领域 的情感词词性为形容词或者动词, 因此在取相似度最 高的词语的过程中加入词性过滤, 仅选择形容词和动 词, 最后对积极和消极的词语分别去重, 得到情感词 典(消极词语 61 个, 积极词语 41 个)。 笔者认为仅根据词向量的相似度判断词语情感极 性的判断并不准确。因为词向量仅仅保留语义信息, 而语义信息并不能代表情感信息, 存在情感极性相反 的词语在语义关系比较相似, 如“跌”显然表示消极情

科学计算方法21(常微分方程数值解).ppt

科学计算方法20(常微分方程数值解).ppt

很好的偏微分方程的数值解法 希望对大伙有用