波动现象在生活中非常常见，比如你随便扔一颗石子到平静的湖面上，一圈圈的波纹图案就会出现。波动现象的控制方程为波动方程，下面不要眨眼，请欣赏美丽的波纹： 正方形域内波反射图案 矩形区域波反射图案 三角形区域（一条边为无反射边界）波反射图案 只要我们求解出波动方程我们就可以得到上面美丽的图案，那么什么是波动方程呢，二维的波动
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2023-12-14 19:44:36
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波动方程
根据波动方程的建模，一个脉冲在一根固定两端的绳子上的运动 从一个点源发散出的球面波 波动方程或称波方程（英语：wave equation）是一种重要的偏微分方程，主要描述自然界中的各种的波动现象，包括横波和纵波，例如声波、光波和水波。波动方程抽象自声学，电磁学，和流体力学等领域。历史上许多科学家，如达朗贝尔、欧拉、丹尼尔·伯努利和拉格朗日等在研究乐器
波动方程数值解是波动方程正演、逆时偏移和全波形反演的核心技术之一。本文采用二阶有限差分对波动方程进行了离散，进而实现了对波动方程的数值求解，模拟出其在介质中的传播过程。 1、二维声波波动方程离散 利用泰勒公式进行展开得到： 两式相减得： 则有： 近似得二阶差分算子： 利用二阶中心差分算子对二阶导数进行离散： 将上式代入声波方程得到二阶中心差分格式： 其中： 收敛满足：其空间和时间差分格式示意图如下
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2024-04-14 20:54:52
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背景通常数值解微分方程、微分方程组（常微分、偏微分方程），人们言必称“Matlab”，COMSOL，实际上，微分方程求解有两大强手被人忽视：（1）符号求解独孤求败：Maple; （2）数值求解Mathematica更为好用而且强大。拿个例子来练习和学习偏微分方程求解solver的用法。这里先看看Mathematica的有限元方法数值求解“波动方程”类型的偏微分方程的初边值问题。问题学软件最方便的是
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2024-06-21 07:47:15
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在现代数学中有一个很容易被外行误解的词汇：信号 (signal)。当数学家们说起「一个信号」的时候，他们脑海中想到的并不是交通指示灯所发出的闪烁光芒或者手机屏幕顶部的天线图案，而是一段可以具体 数字化的信息，可以是声音，可以是图像，也可是遥感测量数据。简单地说，它是一个函数，定义在通常的一维或者多维空间之上。譬如一段声音就是一个定义在一 维空间上的函数，自变量是时间，因变量是声音的强度，一幅图像是
第26卷第2期2011年4月平顶山学院学报
JournalofPingdingshanUniversityVo.l26No.2Apr.2011
第三类边界条件一维波动问题解法
车 行,龙姝明
(陕西理工学院,陕西汉中723000)
摘 要:求解第三类边界条件波动、输运定解问题时,本征值方程总是超越代数方程,手工无法求解.而且本征函数序列不是周期函数序列,理论上定解问题不能严格求解.利用Mathem
目录1、原理： 1）二维声波波动方程:编辑2）收敛条件（不是很明白）3）雷克子波4）二维空间衰减函数 5）边界吸收条件 (不是很明白。。) 2、编程实现1）参数设置：2）雷克子波及二维空间衰减函数3）边界吸收条件4）波动方程，迭代公式：5）全部代码如下：3、基于matlab的二维波动方程实现 波动方程数值解是波动方程正演、逆时偏移和全波形反演的核心技术之一。
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2024-06-23 23:34:36
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差分方程是包含未知函数的差分及自变数的方程。在求微分方程的数值解时，常用差分来近似微分，所导出的方程就是差分方程。通过解差分方程来求微分方程的近似解，是连续问题离散化的一个例子。离散状态转移模型涉及的范围很广，可以用到各种不同的数学工具。下面我们对差 分方程作一简单的介绍，下一章我们将介绍马氏链模型。目录1 差分方程简介 n 阶常系数线性差分方程及求解 &nbs
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2024-08-05 14:31:21
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语言&工具：python-matplotlib以前在实现这个的时候，找了很多很多的文章，方法，都不能符合我实现动态可视化的需求很多文章，要么不是动态，要么代码根本就调不通，要么就是些教程。下面的代码的数据源是实时动态的，结果显示是动态折线图。优点：实时接收数据，动态展示数据，频率：一秒10个数据，能够直观看出数据的波动情况缺点：折线图看起来不那么流畅，不像心电图那种平滑，跟ROS自带的rq
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2024-02-28 10:16:21
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文章目录概述一、数据整理1.时间格式转换2.训练集和测试集3.原始股票对数收益率数据展示二.朴素法1.计算即可视化2.RMSE检测3.ADF平稳性检测三. 简单平均法1.概述四.简单移动平均法1.概述2. 5日，10日，15日简单移动平均法3.RMSE检验4.ADF平稳性检验五.指数平滑法1.概述2.一次指数平滑法2.二次指数平滑法3.三次指数平滑法总结 概述根据前一篇文章算计算出来的股票对数收
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2023-09-23 15:03:07
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前言这其实是我们一次课程作业，以上证50ETF期权为例说明波动率微笑现象。按习惯我先上网搜了一下看有没有前辈写过这样的代码，毕竟重复造轮子不好嘛。没想到真的有但是这份代码有个问题，就是需要自己手动搜集数据，而且输出的数据不是标准的DataFrame。趁着做作业的机会，我借鉴并改写了作者的代码，主要实现了以下改进：使用plotly作图，生成可交互式图像。利用tushare自动拉取数据，
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2023-10-27 17:26:13
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目录一、概述1、前言2、构建量子程序前的几个步骤①导入pyqpanda包②创建量子虚拟机③申请量子比特和经典寄存器二、QGate类1、量子比特门①单量子比特无角度②单量子比特有角度③多量子比特无角度 ④多量子比特有角度2、接口①对矩阵进行伴随操作②为量子逻辑门添加控制③单门操作与多门操作三、量子线路与量子程序1、QCircuit2、QProg四、
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2024-08-28 11:32:23
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在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。对于固定的无风险利率，描述为：通过使用这种模型，可以得出欧洲看涨期权的价格 。这是函数的描述。callHestonc
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2023-11-10 21:20:37
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基于数据波动性的分割算法
我们常见的分割算法有很多种，比如能量法，包络线法之类的，但这些算法难以实现实时分割，今天我给大家分享一个原创的分割算法，是在以前项目中用过的，这两天加以优化，最中整理了一个MATLAB版本的,给大家分享一下。算法的原理简单介绍一下：这里给出了一段肌音信号（已经分割好了），是用加速度传感器在手上采集的，每次完成一次动作，就会产生一
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2024-06-17 22:39:57
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# 波动干涉——Python实现与原理解析
波动干涉是物理学中一个重要的现象，常见于光波、声波等各种波动形式。干涉的基本原理是两个或多个波相遇时，它们的位移相互叠加，从而产生新的波形。在本篇文章中，我们将通过Python进行波动干涉的模拟，并探索其背后的物理原理。
## 波动干涉的基本理论
在描述波动干涉时，最常用的模型是两个相干波的叠加。设波动的方程为：
$$
y(x, t) = A \
# 使用Python计算金融市场波动率的完整指南
## 1. 概述
在金融领域，波动率衡量的是资产价格波动的程度。通常来说，波动率越高，风险也越大。使用Python计算波动率是金融分析中的常见任务。今天，我将指导你如何使用Python来实现这一目标。
### 2. 实现波动率的步骤
首先，我们来看一下整个实现过程的流程。我们将此过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-12 04:59:31
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很多朋友在各种渠道会发现，学习Python正在成为一种普遍的现象，如今的Python，早已不是程序员才用得上的编程语言，它更像是当代职场人傍身的技能，在编程界，甚至全网都掀起了热潮。而不可否认的是，在Python火遍全网的过程中，风变编程发挥了不可忽视的推动作用。那风变编程是什么？为什么那么多人学得不亦乐乎？风变编程又是如何带起这波学习热潮的呢？在2020“回响中国”腾讯教育年度盛典的采访现场，风
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2024-07-24 21:57:41
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隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现隐含波动率模型-增量搜寻算法-python实现import numpy as npdef incremental_search(f,a,b,dx):fa=f(a)c=a+dxfc=f(c)n=1while np.sign(fa)==np.sign(fc):if a>=b:return a-dx,na=cfa=fcc=a+dxfc=f(c)n+=1
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2023-10-20 23:49:00
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波动率 Python是一个涉及数据分析与处理的热门话题，特别在金融与统计领域，波动率这一概念尤为重要。接下来，我们将一步一步探讨如何在Python环境下解决波动率的相关问题，从协议背景到逆向案例，详细讲解每一个步骤和细节。
### 协议背景
首先，让我们从波动率的概念和背景入手。波动率常用于金融领域，表示某一资产价格的波动程度。理解这一点对于后续的分析至关重要。以下是波动率和Python之间的关
# 使用Python分析波动率
波动率是金融市场中一个重要的概念，它衡量了资产的价格波动程度。简单来说，波动率越大，价格波动越剧烈，风险也相应增大。本文将介绍如何使用Python分析波动率，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 波动率的定义
波动率（Volatility）可以从多个角度进行定义。通常我们将其分为历史波动率和隐含波动率。历史波动率是基于过去价格数据计算出的波动
