By Desmond J. Higham and Nicholas J.Higham
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Intuitive Probability and Random Processes using MATLAB
Intuitive chance and Random procedures utilizing MATLAB® is an creation to chance and random techniques that merges concept with perform. in response to the author’s trust that basically "hands-on" event with the cloth can advertise intuitive realizing, the process is to inspire the necessity for conception utilizing MATLAB examples, via conception and research, and at last descriptions of "real-world" examples to acquaint the reader with a large choice of functions.
Elektromagnetische Felder und Netzwerke: Anwendungen in Mathcad und PSpice
Thema des Buches ist die umfassende Darstellung der Berechnung elektromagnetischer Felder und Netzwerke unter besonderer Berücksichtigung moderner Computerprogramme, speziell Mathcad und PSpice. Zielgruppe sind Studenten der Elektrotechnik oder Physik der Hochschul-Eingangssemester, aber auch Dozenten, die sich in die Anwendung dieser Programmpakete einarbeiten wollen.
Gewöhnliche Differentialgleichungen: Theorie und Praxis - vertieft und visualisiert mit Maple®
Die Theorie der Gewöhnlichen Differentialgleichungen ist ein grundlegendes und unverändert aktuelles Gebiet der Mathematik. Das vorliegende Buch führt nicht nur äußerst sorgfältig und umfassend in die Theorie ein, sondern vermittelt auch aufgrund der zahlreichen vollständig durchgerechneten Beispiele einen Einblick in deren Anwendungspraxis.
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9. m. %SWEEP Generates a volume-swept 3D object. N = 10 % Number of increments - try increasing. ^2) % Try changing SQRT to some other function. 12. m. 12. Here, the command surf(X,Y,Z) creates a 3D surface where the height Z(i,j) is speci ed at the point (X(i,j),Y(i,j)) in the x-y plane. The script is not written in the most obvious fashion, which would use two nested for loops. Instead it is vectorized. 4. You can experiment with the script by changing the parameter N and the function that determines the variable radius: try replacing sqrt by other functions, such as log, sin or abs.
M. function yprime = lorenzde(t,y) %LORENZDE Lorenz equations. % YPRIME = LORENZDE(T,Y). 6. m. %LRUN ODE solving example: Lorenz. tspan = 0 50] % Solve for 0 <= t <= 50. yzero = 0 1 0] % Initial conditions. t,y] = ode45('lorenzde',tspan,yzero) plot(y(:,1),y(:,3)) % (y_1,y_3) phase plane. 8. Phase plane plot from ode45. 7. m. function %GASKET % % % % gasket(Pa,Pb,Pc,level) Recursively generated Sierpinski gasket. GASKET(PA, PB, PC, LEVEL) generates an approximation to the Sierpinski gasket, where the 2-vectors PA, PB and PC define the triangle vertices.
Phase plane plot from ode45. 7. m. function %GASKET % % % % gasket(Pa,Pb,Pc,level) Recursively generated Sierpinski gasket. GASKET(PA, PB, PC, LEVEL) generates an approximation to the Sierpinski gasket, where the 2-vectors PA, PB and PC define the triangle vertices. LEVEL is the level of recursion. if level == 0 % Fill the triangle with vertices Pa, Pb, Pc. 5]) hold on else % Recursive calls for the three subtriangles. gasket(Pa,(Pa+Pb)/2,(Pa+Pc)/2,level-1) gasket(Pb,(Pb+Pa)/2,(Pb+Pc)/2,level-1) gasket(Pc,(Pc+Pa)/2,(Pc+Pb)/2,level-1) end of the three subtriangles.