原创 流體力學——流體微團的運動形式與無旋運動的速度勢

概念: 它是由許多流體質點組成的微小流體團,這個微團不僅包含了流體速度、密度、壓力等物理量,而且還具有一定的外形。 流體的速度散度表示流體體積變化率:                                          

原创 數值計算——龍格庫塔法—常微分方程的初值問題(附代碼)

1.四階龍格—庫塔法                                                               2.實例求解 3.輸出結果 4.程序源代碼 //龍格——庫塔法求解初值

原创 流體力學—流體的基本性質

流體的粘性(牛頓內摩擦定律) 當相鄰兩層流體之間發生相對運動時,在兩層流體的接觸面會產生對於變形的抵抗力。與固體不同的是,這種抵抗力不是與流體的變形大小有關,而是與流體的變形速度成比例,這種抵抗變形的特性就稱粘性。 液體的粘性主要取決於分

原创 c++筆記——記錄程序運行時間的方法

很多時候我們需要記錄程序運行開始到結束總共花了多少時間,看看自己編寫的程序效率到底怎麼樣,我們可以直接用visual studio 2017 提供的時間庫<ctime>,代碼如下: #include "pch.h" #include <

原创 智能優化算法——模擬退火算法原理(附代碼)

目錄         前沿         算法基礎理論         算法模型         參數分析         C++程序測試Sphere函數         總結         visual studio2017c++源

原创 流體動力學—拉格朗日法和歐拉法

流體運動學 拉格朗日方法 拉格朗日法着眼於研究各個流體質點的運動,描述的流體質點至始至終的運動過程以及它們的物理量隨時間t的變化規律。 歐拉方法 歐拉法着眼於空間點,描述的是各個時刻,各個空間點(場論的概念)中流體質點物理量的變化情況。物

原创 流體力學—定義與連續性介質模型

流體的定義 在任何微小的剪切作用下都能夠發生連續變形的物質稱爲流體,通俗來說,能夠流動的物質就是流體。 連續介質模型 不考慮流體的分子結構,將流體看作由無窮多、稠密的、沒有間隙的流體質點構成的連續介質,稱爲連續介質模型。 連續性假設 表徵

原创 智能優化算法——粒子羣算法原理(附代碼)

目錄 基本概念 算法實現 粒子羣算法的構成要素分析   C++程序測試Sphere函數 總結 visual studio2017c++源代碼 源文件下載地址 基本概念            粒子羣優化算法(particle swar

原创 智能優化算法——布穀鳥搜索算法原理(附代碼)

目錄 基本概念 算法具體流程          算法流程圖 測試函數 優化結果 visual studio2017C++代碼 基本概念 布穀鳥搜索算法(Cuckoo Search,縮寫 CS)是由劍橋大學楊新社教授和S.戴佈於2009年

原创 流體力學—作用在流體上的力

體積力 是指作用在流體某體積內所有流體質點上,並與這一體積的流體質量成正比的力。 度量方法:                                                                         

原创 流體力學——漩渦運動

有旋運動: 流體微團在旋轉加速度作用下帶漩渦的一種運動。 漩渦運動的基本概念 渦量用來描述流體微團的旋轉運動。 定義:渦量和兩倍的旋轉角速度。 渦量是一個矢量,表示空間點的座標和時間上的函數。 渦線:某一瞬時渦量場的一條曲線,曲線上任意一

原创 隨機數生成算法(整數、小數和正態分佈)(附代碼)

首先定義RandomNumber類的時候,我們就定義了一個構造函數,每次調用就會產生隨着系統時間變化的隨機種子,這樣我們就可以避免生成僞隨機數,小數和整數隨機數的生成比較好理解,而服從正態分佈的隨機數本文采用的是Box–Muller算法

原创 啓發式智能優化算法(GA、PSO、SA和CSA)更新

(截至2020.05.06已更新爲最新代碼) 啓發式智能優化算法 遺傳算法原理及代碼https://blog.csdn.net/weixin_41788456/article/details/100550968 粒子羣算法原理及代碼htt

原创 黃金分割(0.618)法求解函數極值(附代碼)

目錄 黃金分割法 迭代公式 算法步驟: 例題 C++代碼: 黃金分割法也稱爲中外比,指把一條線段分割爲兩部分,使其中一部分與全長之比等於另一部分與這部分之比。其比值是一個無理數,取其前三位數字的近似值是0.618,所以也稱爲0.618法。

原创 淺談GPU並行計算學習經驗

從開始瞭解高性能GPU並行計算到現在也就三個月時間,因爲我所有的代碼都是C++語言編寫,所以在並行計算異構編程框架上選擇的是C++ AMP平臺。只有真正的實現超線程計算縮短了for循環之後,才感嘆這技術太牛逼了!一定要掌握! 開始瞭解G