细胞增殖动力学

Matlab代码不反应问题常见于复杂的细胞动力学仿真，尤其是在应用pCellDynasts方法解决鳞状上皮组织增殖细胞的动力学时。此方法揭开鳞状上皮组织中细胞增殖范式的计算方式，允许对增殖细胞类型、更新动态以及谱系命运的安排进行推断，确保组织的动态平衡。通过此方法，研究人员能够利用实验数据推断细胞命运，进一步优化组织模型的精确度。 主要功能模块 H2BGFP-ModalityTests: 该模块通过模态测试推断细胞增殖异质性，进行多模态统计分析，揭示分裂速率的同质性，进而推测增殖细胞的类型数量。 H2BGFP-tcc-In: 该模块用于推断和拟合实验数据，支持跨细胞层面的增殖模型仿真，并能有效展示不同细胞类型的动态行为。 详细上下文和原始出版物可以参考：Piedrafita G, Kostiou V, Wabik A, et al. (2020). A unified model of skin and esophageal epithelium maintenance. Nat Commun 11, 1429. 该工具有潜力扩展应用于其他组织中增殖细胞的层次结构和更新模式的研究。

《复杂网络上的动力学过程》是一部详尽探讨复杂网络动力学行为的权威著作，其在图学习领域具有重要的先导意义。全书采用流畅的英文语言，内容丰富全面，系统地介绍了复杂网络理论知识。本书深入讨论了网络中各种动力学过程，包括传染、同步、演化和集体行为等现象，涵盖了SIR模型、同步动力学以及各种网络生成算法和拓扑特性的分析。此外，书中还探讨了稳定性、分岔理论、网络韧性以及非线性动力学和集体行为的涌现现象。通过学习本书，读者将建立起解决生物、信息和社会科学领域问题的坚实理论基础。

这是一份Matlab代码，用于计算汽车的动力学模型。它接受车辆后轴中心处的速度和前轮转角作为输入，输出车辆在全局坐标系下的位置。该模型能够准确描述汽车在不同运动条件下的运动特性。

Octave/Matlab 的开源仿真包，适用于车辆动力学仿真。

利用Matlab Simulink编写汽车动力学仿真模型，考虑不同路面条件的输入。

神经元动力学建模之旅 这本教材专为高等本科生和研究生设计，引导他们进入数学和计算神经科学的迷人世界。无需高深的生物学背景，只需微积分和高中物理知识，你就能开启这段探索之旅。 旅程亮点: 单个神经元及其动力学模型: 深入理解神经元的内部工作机制，并学习如何用数学模型描述其行为。 神经元网络: 探索神经元之间通过突触和间隙连接的相互作用，以及由此产生的复杂网络动力学。 群体节律: 解开神经元群体中节律活动的起源和功能，揭示大脑协调运作的奥秘。 突触可塑性: 탐구突触连接强度如何随时间改变，以及这对学习和记忆的影响。 实用工具: 教材配套提供丰富的Matlab程序和Python代码，帮助你将理论付诸实践，并可视化神经元动力学的奇妙之处。

车辆动力学与控制资源分享 分享 Dave Crolla 和 喻凡 编著的《车辆动力学及其控制》电子版资源，该书由人民交通出版社于2004年1月出版。 资源包含超星格式和PDF格式两种版本，方便不同阅读习惯的用户。 特别提示： 请将所有文件下载到同一文件夹后再解压。 建议使用单线程下载工具，避免资源扣减。 PDF版本已更新至完整版本，之前下载过的用户可联系获取额外资源下载最新版。

大型数据集的出现，帮助研究人员发现了复杂网络的特性，例如大规模波动和异质性。这也导致了标准理论框架和模型的崩溃。直至近期，这些系统仍被视为无序的点和连接集。然而，最近的进展引发了对复杂连接模式对动力现象影响的深入研究。本书全面介绍了这些影响。从大脑到生态系统、电网和互联网等大量系统都可以表示为庞大而复杂的网络。本书适用于物理、统计力学、数学生物学和信息科学等多个学科的研究生和研究人员。它的模块化方法允许读者轻松查阅最感兴趣的章节。为了便于非专家理解，避免了使用复杂的数学公式。

本模型用于仿真地面车辆的横向和纵向动力学。

本程序通过MATLAB实现结构动力学的计算，包括线性插值、常加速度法、线性加速度法等多种方法，帮助用户深入理解和应用相关技术。