复杂网络动力学探索

大型数据集的出现，帮助研究人员发现了复杂网络的特性，例如大规模波动和异质性。这也导致了标准理论框架和模型的崩溃。直至近期，这些系统仍被视为无序的点和连接集。然而，最近的进展引发了对复杂连接模式对动力现象影响的深入研究。本书全面介绍了这些影响。从大脑到生态系统、电网和互联网等大量系统都可以表示为庞大而复杂的网络。本书适用于物理、统计力学、数学生物学和信息科学等多个学科的研究生和研究人员。它的模块化方法允许读者轻松查阅最感兴趣的章节。为了便于非专家理解，避免了使用复杂的数学公式。

这是一份Matlab代码，用于计算汽车的动力学模型。它接受车辆后轴中心处的速度和前轮转角作为输入，输出车辆在全局坐标系下的位置。该模型能够准确描述汽车在不同运动条件下的运动特性。

Octave/Matlab 的开源仿真包，适用于车辆动力学仿真。

利用Matlab Simulink编写汽车动力学仿真模型，考虑不同路面条件的输入。

车辆动力学与控制资源分享 分享 Dave Crolla 和 喻凡 编著的《车辆动力学及其控制》电子版资源，该书由人民交通出版社于2004年1月出版。 资源包含超星格式和PDF格式两种版本，方便不同阅读习惯的用户。 特别提示： 请将所有文件下载到同一文件夹后再解压。 建议使用单线程下载工具，避免资源扣减。 PDF版本已更新至完整版本，之前下载过的用户可联系获取额外资源下载最新版。

未来研究趋势包括使用关联规则的数据挖掘和回归分析等统计方法，以找出指标之间的关系及其走势。同时，通过理论证明，建立多个混沌动力学复杂性度量指标与单个或多个密码学安全性度量指标之间的关系。

神经元动力学建模之旅 这本教材专为高等本科生和研究生设计，引导他们进入数学和计算神经科学的迷人世界。无需高深的生物学背景，只需微积分和高中物理知识，你就能开启这段探索之旅。 旅程亮点: 单个神经元及其动力学模型: 深入理解神经元的内部工作机制，并学习如何用数学模型描述其行为。 神经元网络: 探索神经元之间通过突触和间隙连接的相互作用，以及由此产生的复杂网络动力学。 群体节律: 解开神经元群体中节律活动的起源和功能，揭示大脑协调运作的奥秘。 突触可塑性: 탐구突触连接强度如何随时间改变，以及这对学习和记忆的影响。 实用工具: 教材配套提供丰富的Matlab程序和Python代码，帮助你将理论付诸实践，并可视化神经元动力学的奇妙之处。

本模型用于仿真地面车辆的横向和纵向动力学。

本程序通过MATLAB实现结构动力学的计算，包括线性插值、常加速度法、线性加速度法等多种方法，帮助用户深入理解和应用相关技术。