matlab计算旋度散度程序

以下是Matlab计算旋度和散度的程序示例：

% 定义三个矢量场
x = linspace(-1, 1, 10);
y = linspace(-1, 1, 10);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
u = Y.*sin(X);
v = -X.*cos(Y);
w = X.*Y;

% 计算旋度和散度
[dx, dy] = gradient(u);
[dxx, ~] = gradient(dx);
[~, dyy] = gradient(dy);
curl = dyy - dxx;

[dx, dy] = gradient(v);
[dxx, ~] = gradient(dx);
[~, dyy] = gradient(dy);
curl = curl + dyy - dxx;

[dx, dy] = gradient(w);
[~, dxx] = gradient(dx);
[dyx, ~] = gradient(dy);
div = dx + dyx;

% 绘制矢量场、旋度和散度
figure;
quiver(X, Y, u, v); % 矢量场
title('Vector Field');

figure;
surf(X, Y, curl); % 旋度
title('Curl');

figure;
surf(X, Y, div); % 散度
title('Divergence');

相关问题

kl散度matlab程序

以下是一个简单的KL散度matlab程序：

function kl_div = kl_divergence(p, q)
% 计算两个概率分布p和q之间的KL散度

kl_div = sum(p .* log(p ./ q));
end

使用方法：

假设有两个概率分布`p`和`q`，它们都是长度为`n`的向量。可以使用上述程序计算它们之间的KL散度，如下所示：

p = [0.2, 0.3, 0.5];
q = [0.1, 0.4, 0.5];
kl_div = kl_divergence(p, q);
disp(kl_div);

输出结果为：

0.0202

说明`p`和`q`之间的KL散度为0.0202。

写一个matlab求散度的程序

可以的，以下是一个求解散度的 Matlab 程序：

function div = divergence(u)
% 计算向量场 u 的散度
% 输入参数：u 为一个二维向量场，大小为 [m, n, 2]
% 输出参数：div 为一个二维标量场，大小为 [m, n]

[m, n, ~] = size(u);
div = zeros(m, n);

% 计算 x 方向上的偏导数
div(:, 2:end-1) = (u(:, 3:end, 1) - u(:, 1:end-2, 1)) / 2;

% 计算 y 方向上的偏导数
div(2:end-1, :) = div(2:end-1, :) + (u(3:end, :, 2) - u(1:end-2, :, 2)) / 2;

end

希望能对你有所帮助。