我正在尝试获取Eclipse用户在导航TreeView中的结构化选择的详细信息。目前，我有以下基于org.eclipse.ui.popMenus扩展点的内容:publicvoidrun(IActionaction){Shellshell=newShell();ISelectionselection=workbenchPart.getSite().getSelectionProvider().getSelection();if(structuredSelectioninstanceoforg.eclipse.jface.viewers.TreeSelection){org.eclipse
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion我正在研究PDE(EclipsePluginProject)我需要获取工作区路径。我的文本小部件(swt)应该设置为当前工作区路径。如何在eclipse中获取工作区路径？
几天前，我发现了processing.js，我正在努力挣扎。我正在尝试在我按下按钮时出现画布。例如，此代码有效，并在单击后创建画布：functioncanvas(){varmycanvas=document.createElement("canvas");mycanvas.id="mycanvas";document.body.appendChild(mycanvas);}然后，我尝试更改代码：functioncanvas(){varmycanvas=document.createElement("canvas");mycanvas.id="mycanvas";document.body.ap
我正在尝试用数值方法求解Swift-Hohenberg方程http://en.wikipedia.org/wiki/Swift%E2%80%93Hohenberg_equation使用伪谱方案，其中线性项在傅立叶空间中隐式处理，而非线性在实空间中评估。一个简单的欧拉方案用于时间积分。我的问题是，我提出的Matlab代码可以完美运行，而依赖FFTW进行傅立叶变换的C++代码在几千个时间步后变得不稳定并发散。我已经追踪到处理非线性项的方式(请参阅C++代码中的注释)。如果我只使用Phi的实部，就会发生不稳定。然而，由于数值舍入误差，Phi应该只有一个可以忽略不计的虚部，而Matlab正在做
目录前言 1.用差分法求解显示差分其他方程举例：r是什么2.PDETOOL3.pdepe函数示例：热方程代码： 前言 在我们处理一些公式时，常常会有偏微分方程出现，所以我今天整理了一下求解偏微分方程的常用方法，希望有所帮助在1979年复旦大学学者的一篇论文里，谈到了偏微分方程所需要的条件 即在下图中我们求解热传导方程 热以箭头方向传导，我们需要知道初始温度，以及边界温度（上下面的温度）我们以热传导方程 为例，1.用差分法求解显示差分显式差分方法（ExplicitFiniteDifferenceMethod）是一种常用的数值方法，用于求解偏微分方程。它基于将偏微分方程中的导数项转化为有限差分的
在上一篇文章《MATLAB指令求解二维三维PDE》中，我们介绍了用MATLAB指令求解三维PDE的解题步骤。本文就为大家列举几个典型的案例作为练习。包括以下实例：1L形区域的热传导方程2L形区域的波动方程3L形区域的本征值方程4L区域的泊松方程5圆域的波动方程6四面体四种方程类型7球内的热传导方程8导体球首先来回顾解题步骤：设置边界条件先设好区域，再显示边界的编号。 pdegplot(model,'EdgeLabels','on')%for2-D pdegplot(model,'FaceLabels','on')%for3-D可以对每个边界指定边界条件，可以对一个方程或方程组设置，也可以设置成
我正在寻找处理混合项目类型之间项目间依赖关系的最佳实践，其中一些项目是eclipse插件/OSGI捆绑项目(RCP应用程序)，而其他项目只是普通的旧java项目(Web服务模块).很少有eclipse插件依赖于Java项目。我的问题是，至少据我所知，没有办法在EclipsePDE环境中清楚地表达这种依赖关系。我可以让插件项目依赖于其他插件项目(通过Import-Package或Require-Bundlelistheader)，但不依赖于普通java项目。我似乎能够让项目声明对工作区中另一个项目的jar的依赖性，但是这些jar文件不会被导出配置或启动配置拾取(尽管java代码编辑可以很
我会尝试准确解释发生了什么和我的问题。这有点数学化，所以不支持latex，所以遗憾的是我不得不求助于图像。我希望没关系。我不知道为什么它是倒置的，对此感到抱歉。无论如何，这是一个线性系统Ax=b，其中我们知道A和b，因此我们可以找到x，这是我们在下一个时间步的近似值。我们将继续这样做，直到时间t_final。这是代码importnumpyasnptau=2*np.pitau2=tau*taui=complex(0,1)defsolution_f(t,x):return0.5*(np.exp(-tau*i*x)*np.exp((2-tau2)*i*t)+np.exp(tau*i*x)*n
