Bifurcations_Savanna_Euler_Method_Matlab_Code

MATLAB的欧拉方法代码脚本集合，不需要单个存储库。基本上只是我想在线保存并允许人们查看的内容。包括多个编程语言脚本： 投票计数器（vote_counter.py） 语言：Python 文件夹：python-dump 目的：为130BPM的年终排名（和任何其他排名）计算专辑排名的排序列表。 状态：完成 版本：1.0 使用：vote_counter.py [options]选项：-h, --help 显示帮助信息并退出-f FILE, --file=FILE 指定CSV文件路径-o OUTPUT, --output=OUTPUT 指定输出文件路径-q, --quiet 不打印结果到stdout MATLAB字典（dictionary.m） 语言：MATLAB 文件夹：matlab-dump 目的：一种用于MATLAB的基本哈希表/词典系统，利用MATLAB的数据结构实现简单的数据存储与查找。 状态：完成 版本：1.0

MATLAB的欧拉方法代码钙波建模果蝇翅膀盘中钙信号的实现。该存储库包含MATLAB Euler-method实现以及对MATLAB PDE-solver的尝试。请忽略现在不建议使用的分析代码。

The Euler formula can be utilized to calculate π in a variety of ways. Below is the MATLAB code implementing Euler’s series for approximating π: n = 1000000; % Number of iterations pi_estimate = 0; for k = 0:n-1 pi_estimate = pi_estimate + ((-1)^k)/(2*k+1); end pi_estimate = 4 * pi_estimate; display(pi_estimate); This code sums the infinite series based on Euler's formula to estimate the value of π. The accuracy of the result improves with more iterations. This is part of the Project Euler challenges, a collection of mathematical problems to be solved using programming. The open-source solutions for these challenges help enhance programming and mathematical skills.

数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤： 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。

DFT的MATLAB源代码 DFT-水印方法 这项研究评估了由于在图像的频域中实施水印而导致的图像质量下降。结果，开发了最小化水印实现对图像的整体质量的影响的水印方法。水印嵌入在傅立叶变换的幅度中。峰值信噪比用于评估质量下降。获得的结果用于开发水印策略，该策略选择实现的最佳半径以最大程度地降低质量下降。在1000幅图像的数据集上评估了该方法的鲁棒性。检测率和接收器工作特性表现出了对 打印扫描过程，打印凸轮过程，调幅半色调以及来自StirMark基准软件的攻击的强大鲁棒性。该出版物的PDF随附在存储库中，但请注意，该论文已发表在《电子成像杂志》上，并且可以找到。如果您使用该代码，请相应引用。

熵值法MATLAB代码 - ICCV论文实时重复计数的实施代码 介绍了由Ofir Levy和Lior Wolf（特拉维夫大学）在ICCV2015论文中提出的实时重复计数方法的MATLAB实现。此方法用于实时检测并计数各种类型的重复运动。 代码和数据 更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。 先决条件 Python 2.7（虽然尚未测试，但也可与Python 3.x兼容） 必需的Python库：cPickle，gzip，numpy，scipy，cv2 可选：如果希望重新训练CNN，使用MATLAB。 运行步骤 从网络摄像头实时计数：确保网络摄像头连接，进入$ROOT/live_count文件夹并运行： python python live_rep.py 或者，从文件流式传输视频文件： python python live_rep.py -i \"文件名\" 你可以尝试输入我们捕获的直播视频，位于$ROOT/data/cam文件夹。举例： python python live_rep.py -i \"$ROOT/data/cam/sample_video.mp4\" 注意事项 $ROOT：表示此存储库的根文件夹。 更多详细信息，请参考原论文。

The Conservative Value Method MATLAB code Distribution_Planning_Lot_sizing_Decomposition.m is used for the Lagrangian Relaxation Method and decomposition algorithms applied to high-speed railway (CSHR) catering services. These programs are coded based on the following works: the time-varying demand and pedestrian congestion-based high-speed railway catering distribution planning problem and the batch-based model and decomposition algorithm developed by the Beijing Jiaotong University Research Team under the guidance of Professor Nie Lei. All these codes were written by Dr. Wu Xin. For any inquiries, please contact him. Your feedback is important to us, and the code will continue to be updated and improved in the future. The code includes three main parts: Main Program: main.m is the key component that initiates all related algorithms. The CPLEX solver used in the file can decompose the mixed-integer programming model into submodels. Therefore, the program will work only if the CPLEX interface is correctly installed in the MATLAB environment. Convex Program: A program that solves a series of single-variable convex maximization submodels. The submodels can be solved using the fmincon function in MATLAB's optimization toolbox. HCEA Functions: All files prefixed with HCEA_ embed the Convex Group Method (Frank Wolfe algorithm) as part of the Hybrid Cross-Entropy Algorithm (HCEA). The implementation of HCEA can be used to compare with the proposed decomposition method. Default settings are provided for various configurations.

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。

高斯消元法的MATLAB实现代码，提供了关于矩阵操作的优质源程序。希望大家积极下载，感谢支持！