<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Euler Method on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/euler-method/</link><description>Recent content in Euler Method on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 18 Dec 2023 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/euler-method/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>常微分方程（十一）：数值方法</title><link>https://www.chenk.top/zh/ode/11-%E6%95%B0%E5%80%BC%E6%96%B9%E6%B3%95/</link><pubDate>Mon, 18 Dec 2023 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ode/11-%E6%95%B0%E5%80%BC%E6%96%B9%E6%B3%95/</guid><description>&lt;p>科学和工程中，几乎所有有意思的微分方程都无法求得解析解。非线性向量场、变系数、成千上万个耦合的状态变量——纸笔在问题真正变得棘手之前就早已无能为力。数值积分是关键所在。本章将构建、评估并比较一小套算法，它们几乎能解决你遇到的任何常微分方程（ODE），同时还会提供诊断工具，帮你识别积分器何时在误导你。
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 &lt;img src="https://blog-pic-ck.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/posts/zh/ode/11-numerical-methods/illustration_1.png" alt="常微分方程（十一）：数值方法 — 章节概览图" loading="lazy" decoding="async" class="content-image">
 
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