算是第一次完整的做的数模国赛A题，炉温曲线，经典的偏微分方程和优化问题（虽然此题也有常微分的解法）。从一开始的看国赛A题论文的看不懂，到了解它每一步建模的原理、每一步改变模型形式的用意，也算是完成了一个标准解决难啃骨头的流程。摆脱心理作用，一步步切实的学习，才能有所进步捏。

不同的差分法方法在计算机上有着不同的解法，更加精确的差分方法也对应着更高的精度（更容易收敛），作为计算机仿真偏微分方程的重要内容，值得记录一下。并且记录下各个方法的\(A\)矩阵，便于后续的使用。（本差分的思想都是依据泰勒公式，且主要是记录几种差分方法，其原理就不做介绍）

用较简单的函数来近似复杂函数的问题，就是函数逼近问题，曲线拟合和函数插值是数值分析中常用的两种函数逼近方法。在整体上要求拟合的比较好，就是曲线拟合问题；要求简单函数的曲线通过所有的给定点，就是函数插值问题，可以通过matlab快速地利用离散点来获得函数曲线。线性问题一般易于讨论和研究。因此，线性拟合坐属曲线拟合的一种，研究加入了回归分析，用以体现拟合曲线的数理统计意义，称为线性回归。

差分方程数模课的一道练习题——差分方程暴力求通项的极致？原本这种苦人力的方式只是起训练作用，但含复数解的三角函数转换和欧拉公式的运用，使这题有浅记录一下的必要。

作为数模培训的第一课，差分方程确实帮助我对数模建立起了比较浓厚的兴趣，作为一种递推关系式，它的暴力求解和迭代后的神奇性质，在解决很多实际问题以及进行数值分析时，都起到了很关键的作用。

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