用C++实现88行拓扑优化代码 - TopOpt_CPP

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑，即增量时间提前方案。该方法提供最终最佳解决方案及在少量迭代中针对不同体积百分比的最佳拓扑集。 系统要求 在您的操作系统中必须安装MATLAB。

这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics，但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下，这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4，能够更轻松地绘制出漂亮的图形，同时支持3D图的绘制。部署方面，建议使用Docker映像，确保环境一致性和便捷性。

本程序使用C++语言实现了Apriori算法，用于数据挖掘中关联规则的发现。

Matlab代码编写游戏的C/C++框架、库和资源清单。这些资源包括标准C++库（如STL容器、STL算法、STL函数等）、核心语言编写的类和函数集合，以及与POSIX系统兼容的C标准库。此外，还介绍了Apache可移植运行时、Adobe Source Libraries等开源工具，适用于开发跨平台的实用程序和专业质量的创意编码。

DBMS-in-CPP：这是一个用C++编写的数据库管理系统项目，展示了如何在C++中实现基本的数据库管理功能。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵视图类型。 数学运算包括数据排序、转换、统计和归约运算。 矩阵和向量存储对象与视图对象紧密结合，为常见线代运算提供大量成员函数。 共享内存指针可避免数据复制。

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。

均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift，用于进行聚类。要使用该类，需要提供要使用的内核函数和内核带宽，然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。