节点离散Galerkin方法

Jan S. Hesthaven和Tim Warburton在节点离散Galerkin方法的文本中提供了MATLAB脚本。您可以通过克隆发布者网页上的存储库来获取这些代码。使用方法：在MATLAB中设置路径后，cd到Codes1.1子目录，并执行mypath.m脚本。要在MATLAB中测试，请使用以下命令：MaxwellDriver2D。

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

无需使用 “Acker” 或 “Place” 命令，即可在 MATLAB 中实现离散系统极点配置。代码结构灵活，方便调整以适应不同的系统需求。

复杂网络中的重要节点是指那些能够在较大程度上影响网络结构与功能的特殊节点。近年来，节点重要性排序研究备受关注，不仅在理论研究上具有重大意义，也在实际应用中展现广泛价值。不同类型网络中的节点评价方法各有侧重，学者们从不同实际问题出发设计出多种方法。系统综述了复杂网络领域中30余种重要节点挖掘方法，分为四大类，详细比较了它们的计算思路、应用场景和优缺点。同时，分析了当前节点排序研究的问题，并展望了未来的研究方向。

合并节点将来自不同输入源的数据合并成单个输出记录。

我曾经花费大量时间查找资料和浏览博客，最终解决了菜单列表显示问题的排序方法。希望这对你们有所帮助。压缩包中包含数据表创建脚本以及功能实现的SQL语句，表结构包括字段：id、name、url、pid和indexs。

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

在Matlab中实现了原始DPG方法的二维节点DPG，基于Tim Warburton和Jan Hesthaven的节点DG代码及Leszek Demkowicz和Jay Gopalakrishnan的原始DPG方法。支持四边形和三角形网格，具备三角形网格的自适应性。混合/鞍点公式（Dahmen等人）和带通量的DPG均已实施。示例代码包括：mixDPG_poisson.m和primalDPG_poisson.m，分别展示了在正方形上使用混合DPG公式和原始DPG公式解决带不同BC（D、N、R/C）的泊松问题。参考文献包括：Jan S Hesthaven和Tim Warburton的《节点不连续伽辽金方法：算法、分析和应用》，以及Leszek Demkowicz、Jay Gopalakrishnan的《没有一阶重构的原始DPG方法》（计算机与应用数学，2013年第66卷第6期，1058–1064页）。

在二维空间中，使用最小二乘法拟合离散点为直线是常见且简单的方法。类似地，在三维空间中，拟合离散点为平面同样具有广泛的应用，特别是在图像分析等领域。介绍了基于最小二乘原理的三维空间离散点拟合平面的方法。

与MATLAB中的CONV、CONV2和CONVN实现相反，CONVNFFT利用傅立叶变换（FT）卷积定理，即卷积的傅立叶变换等于输入函数的傅立叶变换乘积。在1-D情况下，其复杂度为O((na+nb)*log(na+nb))，其中na和nb分别为A和B的长度。此函数支持多维度的卷积操作，对于较大的数据输入，在1D情况下特别适用，相比滑动窗口卷积，性能略低。