// Euler预测-校正法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // /* 解y'=x+y 0<=x<=1 y(0) = 1 取h=0.1 准确解:y(x)=-x-1+2*exp(x) */ #include"stdafx.h" #include"math.h" #include"iostream" usingnamespacestd; inlinedoublefun1(doublex,doubley) { returnx+y; } inlinedoublefu...
import numpy as np # 定义微分方程 def f(t, y): return y - t**2 + 1 # 定义预测校正器方法 def predictor_corrector(f, y0, t0, tn, n): h = (tn-t0)/n t = np.linspace(t0, tn, n+1) y = np.zeros(n+1) y[0] = y0 # 预测值 for i in range(n): y_hat = y[i] ...
___:熟练掌握基于数值积分的构造法,熟悉AB4公式、AM4公式以及Adams预测校正公式,掌握基于Taylor展开的待定系数法,了解线性多步法的收敛性和稳定性条件。相关知识点: 试题来源: 解析 Euler 方法 Runge-Kutta 方法 线性多步法 反馈 收藏