Похожие симуляторы
Продолжите с близкими темами в этой категории — или все 85 в «Визуализация математики».
Монте-Карло: интегрирование и снижение дисперсии
Обычный метод Монте-Карло, выборка по важности и стратификация для ∫f(x) dx: кривые сходимости, стандартная ошибка и скорость 1/√N.
Диаграмма Минковского
Плоскость (x, ct): световой конус x = ±ct и наклонные оси движущейся системы; γ = 1/√(1 − v²/c²).
Метод сопряжённых градиентов
СПД-система Ax=b как минимизация квадратичной формы: линии уровня, сопряжённые градиенты против наискорейшего спуска, норма невязки и число обусловленности.
Фигуры Лиссажу
Два гармонических колебания по взаимно перпендикулярным осям: x = sin(ωₓ t + φ), y = sin(ωᵧ t). Целое отношение частот даёт замкнутую кривую.
Гауссовский процесс: регрессия
Регрессия гауссовского процесса с ядрами RBF и Матерна: длина корреляции и шум, наблюдения кликом, апостериорное среднее, полоса неопределённости и отбор точки с наибольшей дисперсией.
МКЭ: уравнение Пуассона (2D)
Треугольные P1-элементы для −Δu = f на квадрате: сборка матриц жёсткости, закреплённые узлы Дирихле или естественный поток Неймана, решение методом сопряжённых градиентов, потенциал как цветная мембрана.