Lie群方法

这些函数实现了Lie积分器，用于在静态弹簧磁势场中进行刚体的长时间模拟。这项辛格式的数值实验参考了Bou-Rabee, N.、Ortolan, G.和Saccon, A. [2010]的工作。研究结果显示：（i）VLV算法无能量漂移；（ii）Lie-Newmark算法存在能量漂移；以及（iii）显式Lie-Midpoint算法也表现出能量漂移。文件详情包括：basicrunem.m：启动Lie方法；NMB.m：半显式Lie-Newmark算法；LIEMIDEA.m：显式Lie中点算法；VLV.m：Lie-Verlet算法；wedge.m：帽子地图。

“不加群提取群成员.rar”标题提示了一种无需加入特定群组即可获取其成员信息的方法或工具。这通常涉及到利用网络社交平台的数据抓取、分析或公开信息源。一些群组允许非成员查看成员列表，无需实际加入。描述中的“不加群提取群成员.rar”确认了这是一个压缩文件，可能包含程序、脚本或指南，用于实现上述目标。RAR是一种文件压缩格式，用户可使用解压软件（如WinRAR或7-Zip）访问内容。标签“不加群”强化了主题，表明工具或方法的焦点在于获取信息而不加入群组，对隐私保护、数据研究或市场营销有实际应用。需遵守平台使用条款和隐私政策，尊重数据权益，非法获取或滥用可能导致法律问题。工作原理包括网页抓取、API接口、数据共享、社交媒体分析工具和社交网络分析。

本研究主要探讨针对移动群智感知的任务分发方法，提出一种新的参与者选择策略：多任务并发的参与者优选。与传统方法不同的是，选定的参与者能够在规定时间内同时完成多个任务，从而有效降低群智平台的成本。引入了MultiTasker方法，选择最佳的参与者集合，使得任务完成时参与者的移动总距离最短，同时优化用户资源利用效率。研究设计了三种算法：T-Random、T-Most和PT-Most，分别以任务为中心和用户为中心进行参与者选择。通过大规模真实数据集的实验评估，分析了任务分布和执行时间等因素对参与者选择的影响。

提供 MATLAB 代码实现的蚁群算法，用于解决各种优化问题。

该 Matlab 代码是 GLV 模型的实现，它模拟了宿主生物体内的细菌种群。它具有以下特点： 使用 delta x/x 比率和连续 delta x 值确定稳定状态 考虑独立创建的样本之间的交互

探究群、环、域的奥秘 杨子胥教授 本书深入浅出地阐述了近世代数的核心概念——群、环、域。从基本定义和定理出发，逐步引导读者理解这些代数结构的性质和应用，并辅以丰富的实例和习题，帮助读者巩固所学知识。

这里提供了适合初学者的matlab蚁群算法源码。

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Python学习资源分享与交流群，作者骆昊创建的Python100天学习交流2群，帮助学习者解决Python学习中的各种问题。群内汇聚了业内专家和同好，涵盖从Python入门到机器学习等多个领域的知识分享和交流。群内定期举办技术交流活动，包括云基础设施、DevOps等热门话题。欢迎有兴趣的小伙伴加入交流，共同探索Python编程之美。感谢千锋教育Python教学部的支持。