Computational Partial Differential Equations Using MATLAB┬о: Edition 2

┬╖
┬╖ CRC Press
рмЗрммрнБрмХрнН
422
рмкрнГрм╖рнНрмарм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХ
рмпрнЛрмЧрнНрнЯ
рм░рнЗрмЯрм┐рмВ рмУ рм╕рморнАрмХрнНрм╖рм╛рмЧрнБрнЬрм┐рмХрнБ рмпрм╛рмЮрнНрмЪ рмХрм░рм╛рмпрм╛рмЗрмирм╛рм╣рм┐рмБ ┬армЕрмзрм┐рмХ рмЬрм╛рмгрмирнНрмдрнБ

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнН рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

In this popular text for an Numerical Analysis course, the authors introduce several major methods of solving various partial differential equations (PDEs) including elliptic, parabolic, and hyperbolic equations. It covers traditional techniques including the classic finite difference method, finite element method, and state-of-the-art numercial methods.The text uniquely emphasizes both theoretical numerical analysis and practical implementation of the algorithms in MATLAB. This new edition includes a new chapter, Finite Value Method, the presentation has been tightened, new exercises and applications are included, and the text refers now to the latest release of MATLAB.

Key Selling Points:

  • A successful textbook for an undergraduate text on numerical analysis or methods taught in mathematics and computer engineering.
  • This course is taught in every university throughout the world with an engineering department or school.
  • Competitive advantage broader numerical methods (including finite difference, finite element, meshless method, and finite volume method), provides the MATLAB source code for most popular PDEs with detailed explanation about the implementation and theoretical analysis. No other existing textbook in the market offers a good combination of theoretical depth and practical source codes.

рм▓рнЗрмЦрмХрмЩрнНрмХ рммрм┐рм╖рнЯрм░рнЗ

Jichun Li ia a professor of mathematics at the University of Nevada, Las Vegas. He earned a Ph.D in Applied Mathematics from Florida State University and in addition to authoring several journal papers and three other books, he is a founding editor-in-chief of Results in Applied Mathematics. His major research areas are on numerical methods for partial differential equations.

Yi-Tung Chen is the co-director for the Center for Energy Research at the University of Nevada, Las Vegas. He has a Ph.D. from the University of Utah and is an aerial systems expert in computational fluid dynamics, fluid-structure interaction and aerodynamics.

рмПрм╣рм┐ рмЗрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рморнВрм▓рнНрнЯрм╛рмЩрнНрмХрми рмХрм░рмирнНрмдрнБ

рмЖрмкрмг рмХрмг рмнрм╛рммрнБрмЫрмирнНрмдрм┐ рмдрм╛рм╣рм╛ рмЖрмормХрнБ рмЬрмгрм╛рмирнНрмдрнБред

рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмдрмернНрнЯ

рм╕рнНрморм╛рм░рнНрмЯрмлрнЛрми рмУ рмЯрм╛рммрм▓рнЗрмЯ
Google Play Books рмЖрмкрнНрмХрнБ, Android рмУ iPad/iPhone рмкрм╛рмЗрмБ рмЗрмирм╖рнНрмЯрм▓рнН рмХрм░рмирнНрмдрнБред рмПрм╣рм╛ рм╕рнНрм╡рмЪрм╛рм│рм┐рмд рмнрм╛рммрнЗ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмЖрмХрм╛рмЙрмгрнНрмЯрм░рнЗ рм╕рм┐рмЩрнНрмХ рм╣рнЛтАНрмЗрмпрм┐рмм рмПрммрмВ рмЖрмкрмг рмпрнЗрмЙрмБрмарм┐ рмерм╛рмЖрмирнНрмдрнБ рмирм╛ рмХрм╛рм╣рм┐рмБрмХрм┐ рмЖрмирм▓рм╛рмЗрмирнН рмХрм┐рморнНрммрм╛ рмЕрмлрм▓рм╛рмЗрмирнНтАНрм░рнЗ рмкрнЭрм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рмЕрмирнБрмормдрм┐ рмжрнЗрммред
рм▓рм╛рмкрмЯрмк рмУ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░
рмирм┐рмЬрм░ рмХрморнНрмкрнНрнЯрнБрмЯрм░рнНтАНрм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рн▒рнЗрммрнН рммрнНрм░рм╛рмЙрмЬрм░рнНтАНрмХрнБ рммрнНрнЯрммрм╣рм╛рм░ рмХрм░рм┐ Google Playрм░рнБ рмХрм┐рмгрм┐рмерм┐рммрм╛ рмЕрмбрм┐рмУрммрнБрмХрнНтАНрмХрнБ рмЖрмкрмг рм╢рнБрмгрм┐рмкрм╛рм░рм┐рммрнЗред
рмЗ-рм░рм┐рмбрм░рнН рмУ рмЕрмирнНрнЯ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рнНтАНрмЧрнБрнЬрм┐рмХ
Kobo eReaders рмкрм░рм┐ e-ink рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХрм░рнЗ рмкрмврм╝рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ, рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХрнБ рмПрмХ рмлрм╛рмЗрм▓ рмбрм╛рмЙрмирм▓рнЛрмб рмХрм░рм┐ рмПрм╣рм╛рмХрнБ рмЖрмкрмгрмЩрнНрмХ рмбрм┐рмнрм╛рмЗрм╕рмХрнБ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛рмХрнБ рм╣рнЗрммред рм╕рморм░рнНрмерм┐рмд eReadersрмХрнБ рмлрм╛рмЗрм▓рмЧрнБрмбрм╝рм┐рмХ рмЯрнНрм░рм╛рмирнНрм╕рмлрм░ рмХрм░рм┐рммрм╛ рмкрм╛рмЗрмБ рм╕рм╣рм╛рнЯрмдрм╛ рмХрнЗрмирнНрмжрнНрм░рм░рнЗ рмерм┐рммрм╛ рм╕рммрм┐рм╢рнЗрм╖ рмирм┐рм░рнНрмжрнНрмжрнЗрм╢рм╛рммрм│рнАрмХрнБ рмЕрмирнБрм╕рм░рмг рмХрм░рмирнНрмдрнБред