时域有限差分法FDTDMethod－高本庆

为了稳定地采用多频带kp模型来分析半导体异质结构中的无杂散解（SS）的能带结构，提出了一种用于有限差分法（FDM）的埃尔米特向前和向后差分（HFBD）方案。
HFBD是一种离散化方案，它消除了差异的不稳定性，并采用Burt-ForemanHermitian算子排序，而没有几何不对称性。
差异的不稳定性来自采用Foreman策略（FS）。
FS消除了散布曲线中非物理弯曲导致的SS，而HFBD是唯一可以准确适应它的差异方案。
与其他最新策略相比，本文提出的方法与FS一样准确，可靠，并且保留了FDM的快速性和简便性。
这种差异方案显示出稳定的收敛性，并且在可变网格大小下没有任何SS。
因此，无论它们最初生成的SS是什么，都可以使用这种方法将各种实验确定的频带参数应用于大规模稳定仿真。

利用两个不对称的侧耦合腔，提出了一种等离子体金属-电介质-金属（MIM）波导中电磁感应透明（EIT）的模拟方法，并通过时域有限差分法（FDTD）进行了仿真。
仿真结果表明，EIT的透明峰对两个空腔的宽度差异以及两个空腔与总线的耦合距离差异非常敏感。
此外，我们发现EIT峰值的高传输通常伴随着相对较低的品质因数。
我们新颖的等离激元结构的这些特性将为高度集成的光学电路和光学信息处理铺平道路。

为使不同频带的电磁波沿着各自的信道传输，在二维介质柱正方格光子晶体中设计了3种典型的信道分路滤波器(CDF)结构。
利用时域有限差分法研究了其特性，得到了各个输出端口对应的传输特性曲线。
各信道分路输出信号在其通带中心频率处强度最大，随远离中心频率向高频或低频移动各信道输出信号强度将迅速衰减。
该类CDF结构各信道分路具有选频性能强，频带中心频率串扰弱，工作波长范围宽等特性，可用作设计窄带带通滤波器、或带阻滤波器等微型器件。
因此，在光子晶体片上的光路设计、波分复用光通信系统设计等方面存在潜在的应用价值。

作者:叶其孝沈永欢出版社:科学出版出版年:2006-1页数:1103定价:72.00元装帧:平装ISBN:9787030163448内容简介······《实用数学手册》共26章，在前17章中除保留了第1版中第1-17章的大部分内容外，同时也对这部分内容做了一些修改和增补，另外，在18-26章中修订和扩写了常微分方程和动力系统、科学计算、组合论、图论、运筹学、控制论、最优化方法、数学建模等内容，删去了第1版中的有限元方法、计算机基本知识、信息论等章节，同时也增加了有关有限差分法和动力系统、重要的多元分析等方面的内容，本手册内容比较全面、准确可靠、注重应用，同时注重编排技巧，并附有便于读者检索的比较详尽的索引。
目录······第2版前言第1版前言1初等代数2初等几何3三角学4解析几何5线性代数6微积分7复变函数8常微分方程与动力系统9偏微分方程论10微分几何11积分方程12变分法13概率论14近代数学选题15向量分析张量分析16积分变换17特殊函数18科学计算19组合论20图论21随机过程22数理统计23运筹学24控制理论25*优化方法26数学建模数学家译名表数学家译名表索引

MATLAB有限差分法求解拉普拉斯（Laplace）方程，长直接地金属矩形槽内部电位分布

北航教学计算电磁学绪论：介绍计算电磁学的含义、研究内容、应用及发展情况矩量法：介绍矩量法的原理和应用有限差分法：介绍有限差分法的原理和应用有限元法：介绍有限元法的基本原理和方法的实施过程

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

电磁场计算中的时域有限差分法(王长清)北京大学出版

用多重网格算法求解微分方程的matlab例子。
程序采用采取四层网格，微分方程的离散选用有限差分法，每层网格上的计算采用逐次超松弛迭代法(SOR迭代)；
由细网格限制到粗网格，采用完全加权限制算子

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。