差分法による電位分布計算. 3.2 流れ関数－渦度法 非圧縮性の2 次元流れを支配する方程式(3.3),(3.4),(3.5) を差分法を用い て解く場合にしばしば使われる方法に流れ関数－渦度法とよばれる方法があ る．この方法は2 次元流れに適用が限られるが，連続の方程式(3.3) が厳密 差分法として、陽解法、陰解法、ADI 法(Alternative Direction Integration Method) を使用した。陽解法は未知数が1つしかなく、1次方程式を解くという簡 単な計算によって近似解が求められる。しかし、時間刻み幅に対する制約条件があ る。 では、背景差分の手法として、最も基本的方法であるフレーム差分法、一つの 平均背景画像とその統計量を背景モデルとして、背景モデルと入力画像の差分 から前景領域を表示する平均背景法および、複数の背景モデルを学習する、よ り高度なコードブック法を実装し、それらの性能を比較し 数値解析における有限差分法（ゆうげんさぶんほう、英: finite-difference methods; FDM ）あるいは単に差分法は、微分方程式を解くために微分を有限差分近似（差分商）で置き換えて得られる差分方程式で近似するという離散化手法を用いる数値解法である。 18世紀にオイラーが考案したと言われる 。 ペクトル法とは何かの説明をする. 有限差分法解静电场的边值问题的算法实现及相关问题讨论： 王宁远 中国科学技术大学 09 级物理 2 班 E-mail [email protected] 摘要： 本文用 MATLAB 实现了有限差分法解静电场边值问题的算法，将偏微分方程的问题化为线性方程 组问题，并使用了迭代法进行线性方程组的数值解。 この matlab 関数 は、グローバルに決定されるしきい値より上の値をすべて 1 に置き換え、その他の値をすべて 0 に設定して 2 次元または 3 次元のグレースケール イメージ i からバイナリ イメージを作成し … 陽的と陰的 4次精度陰的差分法 sin(x)を微分してみる 結果 まとめ 前回(第3回) 微分方程式をプログラムで解こう！(3)：差分法[2]「差分法の精度」 - 無意味なブログ前回は差分法の精度について説明し、分割数nを変化させた時、結果がどう変わるのかみてみました。 そもそも差分法自体近似をつかって大体の分布を知ろうというものなのでこのくらいは誤差として許されると思いますが.
3 背景差分法による移動物体検出 原理 入力画像と予め撮影しておいた背景画像の差分領域（前景）に追跡対 象物体が存在すると仮定（絞込み） 入力画像 背景画像 課題：入力画像の背景（の一部）が刻々と変化するとそれらも 前景となり，追跡対象領域を絞りきれない 中心差分法について説明しましたが、何か疑問に思った人もいると思います。 それは一番端の値はどうやって求めるのか？ 答えは 求めることはできません 。（中心差分法を使ってですが） なので一番端の値はあらかじめ決めなければなりません。 差分法とは 今回使う3つの差分法 とりあえずsin(x)を差分法使って微分してみる 結果 前進差分の結果(ford.dat) 後退差分の結果(backd.dat) 中心差分の結果(cend.dat) 誤差の比較 まとめ 前回(第1回) 微分方程式をプログラムで解こう！(1)：導入 - 無意味なブログ今回は"差分法"につ… 既定値は、前進有限差分法では sqrt(eps)、中心有限差分法では eps^(1/3) です。 optimset の場合、名前は FinDiffRelStep です。詳細は、オプション名の新旧対照表を参照してください。 FiniteDifferenceType 既定値は、前進有限差分法では sqrt(eps)、中心有限差分法では eps^(1/3) です。 信頼領域法アルゴリズムでは、CheckGradients が true に設定されている場合にのみ FiniteDifferenceStepSize が使用されます。 optimset の場合、名前は FinDiffRelStep です。
それとともに他の空間離散化の方法である差分 法も紹介し, スペクトル法と差分法との特徴の違いを説明する. また, スペクトル法
上のプログラムはmatlabと相性が悪くかなり遅くなります MATLAB ® は画像解析で用いる関数や例題を多数提供しています。 例えば上述のプロパティ解析例でも使われているのがregionprops関数です。2値化後の画像を入れて測定したい項目をプロパティで指定するだけで実に30以上の項目の測定が可能です。 第3 章でスペクト ル法を実際に1 次元線形移流方程式に適用することを考える. matlab による有限要素プログラム 本章では，matlab 関数の使用法を一通り説明してから，線形代数のいくつ かの内容をmatlab で取り扱う．その後，有限要素プログラムの説明を行うが， トラス構造の問題（2 章）からはじめて，汎用的な1 次元問題（5 章），2 次元 改良したコード.
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