same_caxis Set Same caxis Across Multiple Axes in MATLAB

展示了如何使用 MATLAB 编写 Julia 集合、Mandelbrot 集合 和 分形树 的程序。通过编程实现这些分形图形，用户可以直观地观察到分形的自相似性质及其无限细节。以下是每个程序的简要实现方法： Julia 集合：通过迭代函数 ( z_{n+1} = z_n^2 + c )，生成 Julia 集合 图像，选择不同的常数 ( c ) 会影响结果的形状。 Mandelbrot 集合：此集合由公式 ( z_{n+1} = z_n^2 + c ) 定义，测试每个复数 ( c ) 是否属于该集合，生成独特的图形。 分形树：使用递归算法绘制树形结构，调整角度和分支长度可以得到不同形态的分形树。 每个分形的代码都包括必要的注释，便于理解和修改。 详细代码和解释可参考下文。

在本研究中，我们将分析不同站的降水数据。通过使用MATLAB工具，我们能够有效地处理和可视化这些降水信息，从而揭示不同站点的气候特征。

在本脚本中，多个相关系数之间的比较将被测试。该脚本用于检验k个相关系数的样本是否相等，以便可以用平均相关系数表示。相关系数可以从具有不同样本大小的样本n1, n2,...,nk中计算得出。

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

该 set2struct 函数通过文件路径读取 DaVis的*.set文件，并将其内容以结构体的形式返回。这个过程有效简化了数据的读取操作，为用户提供了更为直观的数据结构。 主要流程 文件读取：输入文件路径，打开并读取指定的 .set文件。 数据写入：将读取的内容写入结构体格式，便于后续操作。 结果返回：以结构体形式返回所有内容，以便后续直接访问相关数据字段。 函数优点 便于集成：作为MATLAB中的结构体，可以轻松访问和操作数据。 提高效率：减少文件读取和数据解析的步骤，简化后续的数据处理流程。 格式统一：将复杂的.set文件内容结构化，方便进一步的数据分析和应用。

set(): 添加或更新键值对 get(): 获取键对应的值 setAndGet(): 设置键值对并返回旧值 setAndExpire(): 设置键值对并指定过期时间 delete(): 删除指定的键

基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]

MATLAB development - Mandelbrot set with Parallel Computing Toolbox. This example demonstrates how to fully leverage the Mandelbrot set using parallel computing techniques in MATLAB to improve performance for large-scale computations. Parallel processing allows the algorithm to run faster by utilizing multiple cores to handle different parts of the set simultaneously, speeding up the visualization and exploration of fractals.

固定起点/终点多旅行推销员问题 (M-TSP) 通过遗传算法 (GA) 解决 MTSPF_GA 是一个用于解决 固定多重旅行商问题（M-TSP）的 遗传算法（GA），其目的是通过GA搜索找到接近最优解的最短路线。每位推销员都从起点出发，经过一组独特的城市，最终返回起点。 主要特点： 每个推销员从第一个点出发，到第一个点结束，但旅行到中间的一组独特城市。 除了第一个城市，其他每个城市仅被一位推销员访问。 注意： 固定起点/终点位置被视为第一个XY点。 输入参数： XY（float）：一个Nx2的城市位置矩阵，其中N为城市数量。 DMAT（float）：城市间距离或成本的NxN矩阵。 NSALESMEN（标量整数）：访问城市的推销员数量。 MINTOUR（标量整数）：任何推销员的最小游览长度，不包括起点/终点。 POPSIZE（标量整数）：种群大小。