一维波动方程显隐格式

一维波动方程显隐格式（Explicit-Implicit Time Integration）是一种用于求解一维空间中波动传播问题的数值方法。这种格式主要用于处理时间上的半显式半隐式步骤，结合了显式和隐式方法的特点。

1. 显式格式：在时间步长的一半内，使用显式求解步骤计算波动，这通常速度较快，但可能受到时间步长的限制（即Courant-Friedrichs-Lewy条件），以防止产生数值不稳定。

2. 隐式格式：另一半时间步长用于隐式求解，它可以处理较厚的介质层，减少稳定性问题，但计算量较大，通常需要迭代求解线性系统。

显隐格式的优点在于它可以在保持较高时间分辨率的同时处理较大的时间步长，提高了计算效率。然而，它的缺点是需要解决线性系统的迭代过程，可能导致算法复杂性和计算成本增加。

相关问题

matlab 最简显隐格式

最简显隐格式是一种常用的数值方法，用于求解偏微分方程的数值逼近解。它主要用于研究方程的时空离散化，通过将连续的问题转化为离散的问题来进行求解。

在matlab中，最简显隐格式的具体步骤如下：
1. 将求解区域划分成网格点，并定义网格点之间的步长。
2. 根据描述问题的偏微分方程建立离散化模型，包括有限差分公式或有限元素方法等。
3. 利用离散化模型建立差分方程，其中包括时空离散化等。
4. 利用程序进行循环计算，通过迭代求解差分方程，得到离散化方程的数值逼近解。
5. 根据需要，可以进行结果的可视化展示、误差分析等。

最简显隐格式的特点是简单、易于实现以及适用范围广。它通过引入差分算子，通过显式和隐式两种方式来处理时间离散化，通过有限差分或有限元素方法进行空间离散化。显式计算通过将时间步长作为参数进行迭代求解，速度较快但稳定性较差；隐式计算通过使用时间步长的逆作为参数进行迭代求解，速度较慢但稳定性较好。

最简显隐格式广泛应用于各个科学领域，包括物理、工程、金融等。它可以用于求解传热、流体力学、电磁场等问题。在matlab中，可以通过编写程序实现最简显隐格式的计算，提供更加精确的数值逼近解，为科学研究和工程应用提供重要的支持。

cesium primitive显隐

要控制Cesium的primitive的显隐，可以使用Cesium库中的setShow方法或JavaScript的style.display属性。如果你使用Cesium库，可以通过调用primitive的setShow方法来隐藏或显示它们。例如，要隐藏一个名为myPrimitive的primitive，可以使用myPrimitive.setShow(false)。
如果你不使用Cesium库，可以使用JavaScript的style.display属性来控制primitive的显隐。例如，要隐藏一个名为myPrimitive的primitive，可以使用myPrimitive.style.display = 'none'。
此外，Cesium还提供了统一的要素拾取查询机制，可以轻松实现对primitive的拾取操作。你可以通过Cesium.Scene中的拾取API来实现。例如，你可以使用viewer.scene.pick方法来获取鼠标位置下的拾取对象，然后根据需求进行处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [cesium中控制primitives显隐](https://blog.csdn.net/weixin_35750953/article/details/129066952)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Cesium 高性能扩展之DrawCommand（三）：显隐和点选](https://blog.csdn.net/BMSS_91/article/details/122575164)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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