威特科斯

数值积分是数学计算中的重要方法，用于精确或近似计算函数在特定区间上的积分。在实际应用中，为了估算函数的积分，常常需要采用数值积分方法。牛顿-科特斯求积公式是其中一种经典方法，由约翰·科特斯在18世纪发展而来，基于插值多项式对函数进行近似积分。该公式根据选取的节点数不同，可以分为梯形法则（1节点）、辛普森法则（3节点）以及更高阶的闭合规则（如6节点、10节点等），这些方法利用了插值和微分概念。北太天元公司专注于数值计算，提供了实现牛顿-科特斯求积公式的工具和算法，例如MATLAB脚本ncotes_integral.m和测试脚本NC_test.m。在使用数值积分时，需注意节点选择、误差分析和阶数优

Matlab开发中的奈奎斯特图函数已经优化，提供更有效和互动性更强的功能。

public static HashMap dijkstra(Node from) {\tHashMap distanceMap = new HashMap<>();\tdistanceMap.put(from, 0);\tHashSet selectedNodes = new HashSet<>();\tNode minNode = getMinDistanceAndUnselectedNode(distanceMap, selectedNodes);\twhile (minNode != null) {\t\t// 选定最小距离节点 minNode 进行跳转点\t\tint d

这个文件挺有用的，主要用来生成第一类和第二类斯特林数。你只需要传入一个参数 n，就能得到两个矩阵，分别是 SN1 和 SN2，它们分别是斯特林数的不同形式，矩阵元素是 int64 类型的整数。如果需要进一步计算，建议将它们转换成 double 类型。其实它的用法也蛮，就像这样：[SN1, SN2] = mystirling1(n);，挺适合在数值计算中用来组合数学相关的问题。如果你有类似需求，不妨试试！

LabVIEW 的 MATLAB 节点配合使用，绘奈奎斯特图其实还挺顺的。你只要在 LabVIEW 里拉个 MATLAB Script Node，把绘图的 MATLAB 代码贴进去就行，响应也快，图像渲染效果也不错。适合那些项目里 LabVIEW 为主，但又想用 MATLAB 强大绘图能力的场景，联调起来不麻烦，调试也比较直观。 MATLAB 的绘图脚本写起来也不复杂，核心就是用nyquist(sys)。你可以提前在 MATLAB 里测试好效果，再复制粘贴到 LabVIEW 的节点里。注意系统建模的格式要统一，比如tf模型还是ss模型，混用报错。 联调用的 LabVIEW 版本建议在 2020

迪杰斯特拉算法，图论中的经典算法之一，为带权有向图的单源最短路径问题提供解决方案。该算法从给定源点出发，逐步确定到达其余各顶点的最短路径。 迪杰斯特拉算法运作机制 迪杰斯特拉算法采用迭代方式，逐步确定从源点到所有其他顶点的最短路径。每次迭代中，算法选取一个尚未处理的顶点，该顶点距离源点的距离最短，然后更新与该顶点相邻顶点的距离。此过程持续进行，直至所有顶点均被处理完毕。 为实现上述过程，算法通常需要借助距离数组记录源点到各个顶点的最短距离，并利用标记数组记录各个顶点是否已被处理。每次迭代中，算法从距离数组中选取距离最小的未处理顶点，然后更新与其相邻顶点的距离。 迪杰斯特拉算法实现步骤 以下是迪

Matlab中奈奎斯特图代码Automatic_Control_Systems-Matlab-自动控制系统课程项目练习内容以及我的回答均使用希腊语。该代码及其注释为英文。基本上有5个部分：使用Ruth-Hurwitz算法确定系统是否稳定。将一个控制器添加到增益为K的系统中。在precision = 0.1的情况下，确定K，以使单一阶跃响应的过冲小于5％。评论控制器对系统的作用。对于您选择的K，请使用Ruth-Hurwitz和Nyquist图检查系统的稳定性。如果将零添加到输出信号，初始系统将会发生什么：（1 / a）（s + a）对于不同的a值？评论并得出结论。单一阶跃响应是输入信号。就像（3

MATLAB提供了quad8函数来进行定积分，基于牛顿－柯特斯法的优化。函数调用格式为：[I,n]=quad8('fname',a,b,tol,trace)，其中tol的默认值为10^-6。与quad函数相比，quad8函数能够更高效地求解定积分，减少函数调用步数。

2018 年中兴迪杰斯特拉算法挑战赛受到美国制裁的影响被迫终止，官网也已关闭。该比赛的任务是在给定网格中填充 1000 条链路，每条链路有三种选择，目标是在一分钟内尽可能降低网格的最大链路利用率。 一种优化方案是从第一条链路开始，每次选择使得当前网格最大链路带宽利用率最小的链路，直到填充完所有链路。该方案得到的利用率约为 40。在此基础上，可以采用模拟退火算法进行优化，每次退火改变一条链路的选择，替换为另外两种选择之一。由于每次只改变一条链路，因此只需计算一次网格利用率，大幅减少了计算量，在相同时间内可以进行更多次的退火操作。通过调整模拟退火参数，最终可以将网格最大链路带宽利用率降低到 37.

此函数对Vandermonde矩阵B求逆。矩阵B是一个n×n矩阵，它的(i,j)项是i^(j-1)，其中i,j = 1,2,...,n。例如，n = 4时，B矩阵为： B =1 1 1 11 2 4 81 3 9 271 4 16 64 此例程使用斯特林多项式（第一类）系数来求逆。为了快速运行，C语言实现的斯特林系数函数（mStirling.c）被使用。这个C版也可根据需求提供反函数。