Похожие симуляторы
Продолжите с близкими темами в этой категории — или все 85 в «Визуализация математики».
Градиентный спуск (2D)
Линии уровня функции f(x,y) и траектория (x,y) ← (x,y) − η∇f; чаша или эллиптическая впадина.
Уравнение теплопроводности: конечные разности
1D u_t = αu_xx: явная FTCS и неявная схема Эйлера назад; меняйте CFL r = αΔt/Δx², наблюдайте взрыв явной схемы при r > 1/2 и сравнивайте численную диффузию.
Метод сопряжённых градиентов
SPD система Ax=b как минимизация квадратичной формы: контуры, CG vs steepest descent, residual norm и condition number.
Интегрирование Monte Carlo и variance reduction
Сравнение plain Monte Carlo, importance sampling и stratified sampling для ∫f(x)dx: convergence curves, standard error и скорость 1/√N.
Степенной метод и сходимость eigenvalue
Визуализация сходимости к dominant eigenvector: spectral gap ratio, Rayleigh quotient, eigen residual и нормированные power iterates.
Бассейны Ньютона для 2D систем
Карта Newton basins для нелинейных F(x,y)=0: чувствительность к initial guess, iteration counts, root attraction и singular-Jacobian failures.