Quantstuff量子材料的Matlab集成C代码优选资源

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

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

在Matlab环境下整合C代码是一项挑战性工作，需要精心设计和优化。将C代码与Matlab无缝结合，可以显著提升计算效率和灵活性。

这个存储库发布了用于论文的MATLAB代码，用于模拟封闭和开放的量子系统。针对封闭系统，重点是Ising模型和腔QED阵列的时间无关薛定谔方程应用。对于开放系统，引入了解决马尔可夫主方程的快速算法。还讨论了开放伊辛模型和耦合到光子库的两级系统。最后，介绍了应用于自旋玻色子模型的时域主方程。功能包括生成多体泡利矩阵、相互作用腔系统的算子生成和查找Lindblad超级算子的排序特征值和特征矩阵。

Matlab集成的C代码VCP库，关于没有计算机环境，无法完成偏微分方程（PDE）解的计算机辅助存在证明的实现。然而，需要各种技术来估计在所有计算中出现的误差。关于PDE解的存在的计算机辅助证明需要数值精度和合理的计算时间。为此，引入了PDE验证计算（VCP）库作为用于PDE解决方案的计算机辅助存在证明的软件库。VCP库是由第一作者使用C++编程语言开发的。VCP库的矩阵类的一个功能是可以与基于策略的设计集成，例如，采用英特尔:registered:MKL的双数据类型进行高速近似计算，结合使用MPFR的高精度近似计算。此外，由于VCP库具有可扩展性，因此可以承受PDE的计算机辅助证明。VCP库

2018年[WAFR 2018，共同第一作者]，我成功地将信号时态逻辑（STL）与Hamilton-Jacobi可达性（HJ-Reachability）相结合，以提高机器人的安全性和时变目标实现能力。在攻读硕士学位期间，我专注于此项目的研发，并在2018年机器人技术基础研讨会上发表。最近，我开发了一个更为平稳稳定的MPC控制器，取代了传统的bang-bang控制器。想了解更多关于新旧控制器性能对比的信息，请访问{链接}。在AA203最佳控制入门课程中，我应用非线性轨迹优化技术，成功启动了斯堪的纳维亚轻型动力系统的非线性轨迹模型。

超材料数学元材料系统实验系统用于测量超材料的透射和反射系数（S参数）。该系统包括用于测量的Keysight网络分析仪。由Arduino单元控制的修改后的CNC机床用于移动超材料，以便沿轴进行测量。该存储库详细介绍了系统的编程方面。入门部分将引导您进行首次测量。关于系统的部分将指导添加更多功能或调试所需的详细信息。您可以通过单击文件窗口右上角的“代码”，然后单击“下载Zip”来下载整个存储库。测量S参数使用网络分析仪GUI，首先连接您的电路板以进行S参数测量。执行S11参数的测量，使用网络分析仪GUI测试系统。通过程序“网络分析仪”，您可以执行简单的测量。为了执行测量，请启动程序“网络分析仪”，

本指南详细介绍了如何在FPGA（现场可编程门阵列）设备上集成Matlab编写的C代码，涵盖了PolarFire:registered:、Artix 7、Spartan 6和Zynq-7000等常见型号。通过使用本指南提供的工具、应用程序和库，开发者能够更高效地利用FPGA器件，同时了解到FPGA可以实现的出色项目。此外，本指南还介绍了如何利用便捷的扩展程序将Markdown文件转换为PDF，以及在LabVIEW中进行FPGA设计的测试方法。

Matlab集成的C代码PulseqDiffusion：利用开源PyPulseq进行扩展的加权回波平面成像序列扩散加权成像（DWI）在多种临床应用中具有重要意义，如中风和肿瘤特征表征。尽管有多种与供应商无关的后处理工具可供选择，但出于研究目的，目前尚未提供开放源代码的实施。我们推出了PulseqDiffusion，这是一个跨厂商、多切片单次激发自旋回波回波平面成像（EPI）的开发工具，使用基于扩散脉冲序列的开源包PyPulseq。该工具可以扩展以支持多种b值和方向。我们在以下两个方面进行了验证：（i）在体外模型中测量表观扩散系数，（ii）在人体内脑数据中获得高质量的分数各向异性（FA）和平均扩