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基于matlab的轴承的润滑方程进行数值求解仿真，改变偏心率和宽径比，可求输出不同参数下的油膜压力，厚度等的分布情况，并且输出承载力和摩擦力变化趋势。程序已调通，可直接运行。
138 matlab油膜压力和厚度 (xiaohongshu.com)
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-808131.html
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迭代法是前面介绍的消元法的有效替代，线性代数方程组常用的迭代法有 高斯-赛德尔方法 和 雅克比迭代法， 下面会讲到二者的不同之处，大家会发现两者的实现原理其实类似，只是方法不同，本篇只重点介绍高斯-赛德尔方法。 看了我之前的笔记的同学应该已经对迭代法不
目录 一、前言： 二、算法描述： 三、实现代码： 1、高斯消去法： 2、高斯消去法-列主元消去法： 3、LU分解： 4、求逆矩阵： 四、总结： 个人学习内容分享 1、高斯消去法： 设有线性方程组 或写为矩阵形式
目录 一. Gauss求积公式 1.1 数学理论 1.2 例题与MATLAB代码 例题1 二. 双重积分问题的数值解 2.1 数学理论 2.2 MATLAB代码与例题 例题2 例题3 例题4 例题5 例题6 三. 小结 我们知道数值的方法求解积分往往精度会差一点。这个时候 Gauss求积公式 可以让数值求解积分有较高的代数精度
线性方程组的求解包括直接法和迭代法，其中迭代法包括传统的高斯消元法，最速下降法，牛顿法，雅克比迭代法，共轭梯度法，以及智能启发式算法求解法和神经网络学习算法，传统算法可以相互组合改进，智能仿生启发式算法包括粒子群算法，遗传算法，模拟
清理磁盘的时候偶然发现大二下数值分析的实验作业还在，本着在丢弃之前可以放在网上以备不时之需的原则，我便发了上来。 分别用直接法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法求解下列线性方程组AX = b，其中A为五对角矩阵(n=20)，b是除第一个分量是1外，其他分量都是0的列向量
正常的求解微分方程的MATLAB格式如下： 如果需要指明自变量，则如下： 格式中的 fi 既可以描述微分方程，又可以描述 初始条件 或 边界条件 。 描述微分方程的MATLAB格式为： D4y=7 ； 描述条件的MATLAB格式为： D2y(2)=3 ； 输入信号u(t)如下： 求解如下微分方程的通解 解： 此题需
现要求解系数矩阵由16 阶Hilbert 方程组构成的线性方程组，右端项为 即要求解方程组Ax = b，其中 A=A0,b=b0 分别用高斯-赛德尔方法、最速下降法、共轭梯度法求解如下。 2.1. 高斯-赛德尔方法 2.2. 最速下降法 2.3. 共轭梯度法 在最速下降法中，搜索方向p取的是函数减
基于matlab的面和线接触的滑块润滑，基于有限差分法求解面接触滑块润滑的油膜厚度、油膜压力，输出三维可视化结果。程序已调通，可直接运行。 137 matlab油膜压力油膜厚度 (xiaohongshu.com)
核心函数solve 一般形式 S=solve(eqns,vars,Name,Value) ，其中： eqns是需要求解的方程组； vars是需要求解的变量； Name-Value对用于指定求解的属性（一般用不到）； S是结果，对应于vars中变量； 单个方程求解 方程：sin(x)=1 代码： 结果： 说明： MATLAB定义方程用的是 == 符号，就是这样
科学技术中很多问题都可用常微分方程的定解问题来描述，主要有初值问题和边值问题两大类。常微分方程式描述连续变化的数学语言，微分方程的求解时确定满足给定方程的可微函数，要找出这类问题的解析解往往非常困难，甚至是不可能的。研究一阶常微分方
