三球平衡图

在MATLAB中开发三球平衡图，创建名为f(theta, phi)的三维对数函数。

展示了三线平衡电源供电的仿真演示，实现了平衡负载的供电。

通过Maple提取符号方程，并在MATLAB中实现，用于计算给定三个球体的交点。还包括了基本检查，以确定球体是否相交。

包含Sharding Sphere所有使用流程，具体内容：- 基本概念- 什么是分片球- 什么是分库分表- Sharding-JDBC- 什么是Sharding-JDBC- 使用Sharding-JDBC水平切分- 使用Sharding-JDBC垂直切分- 使用Sharding-JDBC操作公共表- 使用Sharding-JDBC读写分离- Sharding-Proxy- 什么是Sharding-Proxy- 使用Sharding-Proxy分库分表- 使用Sharding-Proxy读写分离

三维网格图（mesh）函数有多种调用格式： mesh(z)：其中 z 为 n×m 矩阵，横纵坐标为元素的下标 mesh(x, y, z)：其中 x, y, z 分别为三维空间的坐标位置

这组MATLAB例程模拟了具有周期性边界条件的三维硬球堆积。它从一个均匀晶格开始，然后利用Metropolis算法对粒子位置进行多次退火迭代。随后计算成对径向分布函数$g_2(r)$，在集合中多个中心上取平均值。对于较高的初始粒子密度，得到的$g_2$与Percus-Yevick近似解析结果非常匹配，能够以任意精度描述足够高的粒子密度。

(3) 使用surf函数绘制三维曲面图形： >> [X,Y]=meshgrid([-4:0.2:4]); >> Z=exp(-0.5*(X.^2-Y.^2)); >> surf(X,Y,Z)

应用广泛的机床主轴平衡图纸，适用于加工中心、立式和卧式机床。

这是Beta球抽样的MATLAB实现代码，可供可靠性研究参考。

加权平衡树（Weighted Balanced Trees, WBTs）概述 加权平衡树是一种自平衡树结构，广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树，加权平衡树的每个结点储存其子树的大小，这一属性支持高效的顺序统计操作。 主要特点 自平衡性：在插入和删除操作后，通过树旋转重新平衡。 结点储存子树大小：这种方式使得查询操作更高效，尤其是顺序统计操作。 实现关键步骤 定义结点结构：储存值、左子树、右子树、子树大小等。 插入和删除操作：在插入或删除结点后，依据加权平衡规则调整结构。 树旋转：若某结点的左右子树大小不满足平衡条件，通过左旋和右旋操作平衡。 Python代码示例 以下代码展示了一个简单的加权平衡树的实现： class WBTNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None self.size = 1 def update_size(self): self.size = (self.left.size if self.left else 0) + (self.right.size if self.right else 0) + 1 class WeightedBinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, value): # 插入值并平衡树的逻辑 pass def delete(self, value): # 删除值并平衡树的逻辑 pass def rotate_right(self, node): # 右旋转操作逻辑 pass def rotate_left(self, node): # 左旋转操作逻辑 pass 完整实现参考：GitHub 仓库