MIT OpenCourseWare


» 进阶搜寻
 课程首页
 教学大纲
 教学时程
 课堂讲稿
 作业
 下载课程

6.336J / 2.096J / 16.910J 2003秋季课程:数值模拟导论(Introduction to Numerical Simulation, Fall 2003)


本页翻译进度

灯号说明

审定:陈宗豪(简介并寄信)
翻译:陈宗豪(简介并寄信)
编辑:朱学恒(简介并寄信)

Numerical simulation applications.
数值模拟的应用。(图片提供: Jacob White)
Numerical simulation applications. (Image by Jacob White.)

课程重点

本课程网站提供所有的课程讲稿作业与解答

This course site features a full set of lecture notes and problem sets.

课程描述

课程6.336J 是一门介绍各式各样工程和物理系统之模拟的计算技术导论. 它的应用从航太, 机械, 电, 化学及生物工程, 到材料科学. 主题包含: 数学公式建立; 网络问题; 稀疏矩阵解之直接法与叠代法; 以牛顿法解非线性问题; 离散法解典型, 时间周期, 之偏微分方程; 快速法解偏微分及积分方程; 动态系统模型简化技术; 以及解分子动力学之方法.

6.336J is an introduction to computational techniques for the simulation of a large variety of engineering and physical systems. Applications are drawn from aerospace, mechanical, electrical, chemical and biological engineering, and materials science. Topics include: mathematical formulations; network problems; sparse direct and iterative matrix solution techniques; Newton methods for nonlinear problems; discretization methods for ordinary, time-periodic and partial differential equations, fast methods for partial differential and integral equations, techniques for dynamical system model reduction and approaches for molecular dynamics.



技术需求

本课程网站中的.m文件需要使用MATLAB® 软件来执行。
MATLAB® software is required to run the .m files found on this course site.

师资
讲师:
Jacob White 教授
Luca Daniel 教授
Nicolas Hadjiconstantinou 教授
Anthony Patera 教授
Jaime Peraire 教授
上课时数
教师授课:
每周2节
每节1.5小时
程度
研究所

其他资源

下载课程
翻译
CORE简体中文

回应
告诉我们您对本课程或“开放式课程网页”的建议。
声明
麻省理工学院开放式课程认可 开放式课程计划(OOPS)的翻译计划,开放式课程计划(OOPS)乃是运用其独立团队、独立资源、独立流程进行翻译计划之团队。

所有麻省理工学院开放式课程之材料皆以麻省理工学院开放式课程创作共享授权发布,所有之翻译资料皆由开放式课程计划(OOPS)所提供,并由其负翻译品质之责任。

此处麻省理工学院开放式课程之资料乃由 开放式课程计划(OOPS) 译为简体中文。麻省理工学院开放式课程在此声明,不论是否遭遇或发现相关议题,麻省理工学院开放式课程、麻省理工学院教师、麻省理工学院校方并不对翻译正确度及完整性作保证。上述单位并对翻译后之资料不作明示或默许对任一特定目的之适合性之保证、非侵权之保证、或永不出错之保证。麻省理工学院校方、麻省理工学院开放式课程对翻译上之不正确不负任何责任。由翻译所引发任何关于此等资料之不正确或其他瑕疵,皆由开放式课程计划(OOPS)负全责,而非麻省理工学院开放式课程之责。

原文声明

 
MIT Home
Massachusetts Institute of Technology Terms of Use Privacy