歐拉算法？微分方程的本質(zhì)特征是含有導(dǎo)數(shù)項(xiàng)。數(shù)值求解的第一步是消除其導(dǎo)數(shù)。這個(gè)過程稱為離散化。實(shí)現(xiàn)離散化的基本方法是用前向差商代替導(dǎo)數(shù)，這是歐拉算法的基礎(chǔ)。歐拉算法是數(shù)值求解中最基本、最簡(jiǎn)單的方法，但其

歐拉算法？

微分方程的本質(zhì)特征是含有導(dǎo)數(shù)項(xiàng)。數(shù)值求解的第一步是消除其導(dǎo)數(shù)。這個(gè)過程稱為離散化。實(shí)現(xiàn)離散化的基本方法是用前向差商代替導(dǎo)數(shù)，這是歐拉算法的基礎(chǔ)。歐拉算法是數(shù)值求解中最基本、最簡(jiǎn)單的方法，但其求解精度較低，工程上一般不單獨(dú)計(jì)算。所謂數(shù)值解就是求解Y（x）的值Y（XI）在一系列點(diǎn)上的近似值Yi。對(duì)于常微分方程：

dy/DX=f（x，y），x∈[a，b

]y（a）=Y0。

如果區(qū)間[a，b]可分為n段，則方程有y“（XI）=f（XI，y（XI）），然后用前向差商近似值替換導(dǎo)數(shù)，則為：（y（XI 1）-y（XI））/h=f（XI，y（XI）），其中h是步長(zhǎng)，即兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)之間的距離。因此，可以根據(jù)Xi和Yi點(diǎn)的值來計(jì)算Yi 1：

Yi 1=Yi h*f（Xi，Yi），I=0，1，2，L

如果初始值Yi1已知，則可以根據(jù)上述公式逐步計(jì)算數(shù)值解Y1，Y2和L。

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，您用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級(jí)用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。