水波传播

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基于Matlab的水波传播卡尔曼滤波器代码示例
该Matlab代码展示了在不同网格上使用一维线性浅水波浪模型的集成卡尔曼滤波器。通过分部求和(SBP)方法解决波的传播问题,并与最优插值方法进行了比较。用户可以从中获取该代码,并了解如何在不同分支上运行不同功能。
Matlab实现水波衍射双曲线代码—水波衍射研究资源库
Matlab实现水波衍射双曲线代码水波衍射研究资源库的目标是重现由测深变化产生的高度数据。这些数据与水波衍射论文相关联。预印本可以在这里找到:... 该资源库包含几个主要文件夹:KdV,用于KdV方程结果及比较;Misc,包含用于图像剪切、缩放和几何图形生成的其他代码;Worm,包含Proteus安装说明和用于2D和3D Navier-Stokes模拟的脚本;PyClaw,用于不同部分的PyClaw代码;科学计算库包括Matlab和Paraview等工具。
利用Matlab开发水波色散关系脚本
这个脚本使用Matlab计算水波的色散关系,帮助研究者理解和分析水波的传播特性。
自由空间传播路径损耗模型LOS波传播特例
在自由空间中,最简单的波传播情况是直接视距(LOS)传播,没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。
快速近邻传播聚类算法
一种快速有效的聚类方法,利用Silhouette指标确定偏向参数,结合局部保持投影方法删除数据冗余信息,处理复杂和高维数据。实验表明,该算法优于传统近邻传播算法。
有限差分传播方法FDBPM在自由空间中传播高斯脉冲的MATLAB开发
使用有限差分模拟在自由空间中传播1000微米的高斯脉冲。只需运行脚本,您将得到一个由以1微米步长传播的脉冲组成的表面。
技术传播与地理位置分析
这项技术融合了聊天数据库和国家地理代码,为理解技术传播模式以及地域相关性提供了新的视角。
社交网络影响力传播研究综述
社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术,主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果,展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。
基于复杂网络的SIR传播模型(Matlab)
这个Matlab代码基于小世界网络实现,是经典的SIR传播模型。模型中,个体状态经历S(易感)、I(感染)、R(康复)三种阶段。康复者具有免疫力,不再感染。尽管代码实现基本功能,其简洁性有待提高,适合学习SIR传播模型的代码设计思路。
双向传播创新的深度学习算法示例
这里展示了双向传播,一种比传统的反向传播和自动编码器更快、更准确、更可靠的新型深度学习算法。借助这一算法,您可以在普通计算机上仅用20分钟就能够使用MNIST数据训练神经网络,无需依赖GPU。如果您选择采用本算法,请务必注明引用。