Calculating Calculus Problems with MATLAB Implementation

The HowarthsTransformation.m file provides a framework for solving boundary layer problems using the Howarth's Transformation. The function takes the following parameters: y3y5_0 = HowarthsTransformation(rhofun, miufun, hw, M, Pr, Gamma, y3y5_0guess), with default values:- rhofun = @(h) h^(-1)- miu

线性和分配的匈牙利算法，适用于方形和矩形成本矩阵。因此，对于将M个工人与N个任务匹配的常见示例，M和N可以不同。该实现与另外两个现有的Matlab版本进行了速度对比。此实现对于矩形成本矩阵表现更佳，测试结果显示，其运行速度比其他版本快了超过10倍（具体图表可以参考：GitHub链接）。

Matlab的无花果生成代码用于连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代。该存储库提供了用于生成中显示的仿真结果的开源代码： “Jaeyoung Lee和Richard S. Sutton（2021）连续时间和空间中强化学习问题的策略迭代 - 基本理论和方法，自动书，第126卷，109421。”要在中重现结果，请根据以下说明运行代码（在MATLAB R2012a（32位）版本中进行测试）。首先，将MATLAB工作目录设置为您计算机中克隆的本地存储库路径；使用以下命令清除环境： close all; clear all; clc。使用以下命令来再现与手稿中的模拟相对应的数据。案例1：凹面哈密顿量奖

MATLAB开发的扫雷游戏，一个类似于Windows中的扫雷游戏，但在纯MATLAB中实现。

在MATLAB中实现LOPMOPSO（局部最优粒子多目标粒子群优化）算法。多目标优化问题与单目标优化的主要区别在于Pareto解决方案集的存在，这些解决方案被视为同样优秀。MOPSO存在的主要缺陷包括过早收敛和局部搜索能力差。为了解决这些问题，引入了多种策略以提高解的多样性和准确性，例如使用突变来处理过早收敛，动态调整惯性权重以增强局部搜索能力。算法流程包括：1) 通过MOPSO优化找到非支配解决方案集；2) 计算拥挤距离并进行排序，选择粒子；3) 利用局部最优粒子进行优化，最终引导群体搜索。这一方法提升PSO的收敛性能，并保持非支配集合的多样性。

MATLAB开发-ensemble Kalman filter。该程序使用集成卡尔曼滤波器来估计系统的状态。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

维特比解码 MATLAB 代码的 Materl Viterbi 解码器算法的实现。维特比算法 作为 卷积码 的最大似然（ML）解码技术而闻名。在 (n, k, m) 维特比解码器 中，路径存储单元负责跟踪与由路径度量单元指定的尚存路径相关的信息位。二进制卷积码 由三元组 (n, k, m) 表示，其中每当接收到 k 个输入位时，就会生成 n 个输出位。k 是输入序列的数量（因此，编码器由 k 个移位寄存器组成），m 表示必须存储在编码器中的先前 k 位输入块的数量。维特比解码器通常基于ASIC，因此在路径存储器的大小上具有上限。为节省路径存储器，提出了一种新颖方法，成功开发了许多使用该路径存储

function output_frame = demodulation1(input_modu, index) % demodulation for IEEE802.11a % Input: input_modu, complex values representing constellation points % index % Output: output_frame, output bit stream (data unit is one bit) % In this version, increase the quantilization levels into 8. % note: