线性扩展反应快

LaserPulse是一个简单的Matlab工具箱，专为非线性和超快光学仿真而设计。它能够模拟光在光学介质中的传播，支持脉冲压缩技术如FROG和G-MIIPS。详细信息请访问：http://albeco.github.io/LaserPulse/，你可以在这里找到简明的概述和示例代码：http://albeco.github.io/LaserPulse/manual/laserpulse_overview.html

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图形编缉、GIS处理、符号库、制图能力，支持测绘采集、空间处理、拓扑生成、符号匹配、数据检查、一体化处理、统计分析、自动制图制表等。

matlab开发-连续反应罐。带有导管架动力学的简单A->B CSTR模型。

这是Sara Cooper的MSc项目，于2018-2019年在Mauro Dragone的监督下进行，研究人机交互和心理学。该研究使用PAL Robotics Tiago机器人和EEG来研究人类在与机器人进行联合动作时的行为计划。实验包括16名参与者，涉及对象交换和移交动作的比较。项目还提供了用于开发和用户研究的代码存储库。

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Matlab代码现在停止执行。

快速排序是由英国计算机科学家C.A.R. Hoare在1960年提出的一种高效排序算法，利用分治法将数据分为两部分：小于基准的和大于基准的。它的时间复杂度为O(n log n)，在实际应用中，特别适用于处理包含大量重复元素的数组。快速排序的原地排序特性使得在内存有限的情况下非常有用。Python实现通常采用递归方式，代码如下：python def quick_sort(arr): if len(arr) pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)此外，快速排序可用于解决诸如负数与正数分离、奇数与偶数分离、寻找第K小（大）的数、TopN问题等实际问题。它不仅体现了分治策略，还展示了算法的理解和应用能力。

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这个文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。'schnackenberg_final.edp'是一个freefem ++文件，包含了Schnackenberg反应扩散系统，使用分数步长法进行时间前进。随后，它利用时间推进到最终稳态，作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件。解决方案迅速收敛，确保达到了稳态。我编写了一些MATLAB脚本，以防止对来自'schnackenberg_final.edp'的Newton-Raphson迭代的Jacobian矩阵进行对角线化。 J用于牛顿-拉夫逊迭代的雅可比矩阵。 JStar在对称适应基础上的雅可比行列式。 RMatrix建立一个矩阵R，使得JSTAR = R”ĴR。为了建立R，即转换为对称适应的基础，我们需要运用一些组表示理论。有关详细信息，请参阅完整文档。如果您对全局有兴趣，请阅读文件“在存在对称性的情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”。这些内容在班加罗尔TIFR-CAM的“2014年有限元会议计算PDE会议”上做了介绍。