MATLAB中的EGDE源代码节点离散Galerkin方法

matlab的egde源代码小矿工minorminer是用于优化次要嵌入的启发式工具：给定次要和目标图，它试图找到将未成年嵌入到目标中的映射。主要效用函数find_embedding()是[1]中描述的启发式算法的实现。它接受各种可选参数，用于调整算法执行或约束给定问题。该实现与调整后的不可配置实现具有同等性能，同时为用户提供了挂钩，可以将代码用作研究的基本构建块。[1] Python安装建议将预编译轮发布到pypi的平台安装pip。还提供了源代码分发。pip install minorminer要从此存储库安装，请运行setuptools脚本。pip install -r requirements.txt python setup.py install # optionally, run the tests to check your build pip install -r tests/requirements.txt python -m nose . --exe例子from minorminer import find_embedding #

LEACH协议的基本代码在MATLAB环境下的实现，适合仿真使用。

在Matlab环境下编写的潜在狄利克雷分配（LDA）源代码。

DFT 的 MATLAB 源代码提供 GAMESS 性能基准。基准集中的输入结构均源于 RHF/CCT 理论水平的未表征几何优化。输入结构基于以下优化设置：$CONTRL SCFTYP=RHF MULT=1 ISPHER=1$END$CONTRL MPLEVL=0$END$CONTRL MAXIT=100$END$CONTRL QMTTOL=1.0E-6$END$SCF DIRSCF=.T.$END$BASIS GBASIS=CCT$END$STATPT NSTEP=1000 OPTTOL=0.0001$END某些输入可能使用不同的收敛。 系统名称tt基组函数数tt文件名水簇7CH2tt406ttx-0406-水簇-7CH2-s66尿嘧啶HBtt592ttx-0592-s66-尿嘧啶-bp-valtt791ttx-0791-andrey-valium-可卡因tt952ttx-0952-andrey可卡因-六硝基二苯乙烯tt1044ttx-1044-六硝基sti-*N，N-双[（2S）-2-羟基-3-苯氧基丙基]苯胺tt1248ttx-1248-

在Matlab中实现了原始DPG方法的二维节点DPG，基于Tim Warburton和Jan Hesthaven的节点DG代码及Leszek Demkowicz和Jay Gopalakrishnan的原始DPG方法。支持四边形和三角形网格，具备三角形网格的自适应性。混合/鞍点公式（Dahmen等人）和带通量的DPG均已实施。示例代码包括：mixDPG_poisson.m和primalDPG_poisson.m，分别展示了在正方形上使用混合DPG公式和原始DPG公式解决带不同BC（D、N、R/C）的泊松问题。参考文献包括：Jan S Hesthaven和Tim Warburton的《节点不连续伽辽金方法：算法、分析和应用》，以及Leszek Demkowicz、Jay Gopalakrishnan的《没有一阶重构的原始DPG方法》（计算机与应用数学，2013年第66卷第6期，1058–1064页）。

详细记录了在ubuntu操作系统上安装MySQL数据库的步骤，包括源代码版本的安装方法、错误处理技巧、密码修改步骤、启动方法以及使用指南。所有步骤均附有参考文献。

Alejandro Garcia的物理学数值方法程序提供了MATLAB的egde源代码，测试了Python（Anaconda Jupyter笔记本4.2.3版）、原始MATLAB 5.2版、修订的MATLAB 7.0.1版、C++（Microsoft Visual C++ 5.0版）和FORTRAN（Digital Fortran 77版本4.0）。这些程序提供指导，作者和出版者尽力确保准确性，但不对使用这些程序或由此引起的任何损害承担责任。如有疑问，请联系：Alejandro Garcia，圣何塞州立大学物理与天文学系，圣何塞CA 95192。

PoseTrack-CVPR2017提供了用于联合多人姿势估计和跟踪的MATLAB源代码。作者包括乌马尔·伊克巴尔（Umar Iqbal）、安东·米兰（Anton Milan）和尤尔根·加尔（Jurgen Gall）。该代码已在带有MATLAB（2016a）的Ubuntu 16.04（64位）上进行了测试。安装需要C++11、CUDA >= 7.5、MATLAB、HDF5 1.8和CMake。详细的安装说明可以在项目的GitHub存储库中找到。

如果您需要在Elixir中使用快速傅立叶变换（FFT），可以考虑安装ex_fft库。在mix.exs文件的依赖列表中添加以下内容：{:ex_fft, \"~> 0.2.0\"}。安装完成后，您可以生成文档并在上发布。要与传统DFT进行比较，请访问ex_fft_test.exs文件，将其中的dft函数粘贴到ex_fft.ex文件中，然后运行iex -S mix。