高斯伪谱法matlab代码 高斯伪谱法（Gaussian Pseudospectral method）是一种用于求解高维非线性动力学系统的数值方法。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，它使用高斯伪谱法来求解一个简单的高维非线性系统。

VENSIM是经典的系统动力学学仿真工具，体量小，仿真方便而且图形界面很友好，可以轻松拖拽，适合系统工程，工业工程和连续系统仿真的初学用户

大数据-算法-非线性动力学系统一般形式及其广义哈密顿体系下的几何积分方法.pdf

双参数摆的自适应耦合同步，李洁，康乐，由于潜在的波浪能收集应用，双参数摆的动力学特性和控制成为动力学与控制领域的一个受关注的课题。传统双参数摆研究多以周期激励

利亚普诺夫 一个用于数值积分非线性动力学系统的库。 该库是根据BSD 3-Clause许可证发行的。 文档位于代码中，并位于。 版本3.1.2，2018/7/15 要求 支持C ++ 11的编译器 Boost 1.53或更高版本（boost.python和boost.numeric.odeint） Python 2.7.5或更高版本（包括Python 3.x） 脾气暴躁的 Matplotlib 编译安装 在基本目录中，运行python setup.py install 。 在Windows上，从命令提示符下使用setup.py install 。 有关其他选项，请参见有关模块安装的。 许多系统具有python的并行安装。 这可能会使将编译的求解器链接到Boost库的正确版本变得很棘手。 如果您在使用该工具时遇到任何问题，请给我发送电子邮件或创建github问题，我们将为您提供帮

用于动态生成动态系统ID轨迹的SIDE-GAN-Pytorch代码。 这是在IEEE iROS2020中发表的论文“用于动态系统识别的信息轨迹的专业生成”的随附代码。 它能够快速生成多个循环动态系统识别轨迹，如下所示： 该体系结构属于生成对抗网络（GAN）的类别，可以归纳如下： 如果您想要简短的视频说明，请访问此链接： : 信用： 如果您打算将其中任何一种用于出版物，请引用 “动力学系统识别的信息轨迹的专家生成”，M。Jegorova，J。Smith，M。Mistry和T. Hospedales，2020年IEEE / RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）。 机器人，模拟器，训练数据和其他特定于代码的详细信息： 运行此代码的先决条件如下： python >=3.5.3 pytorch >= 1.3.0 numpy >= 1.13.3

迭代学习控制资料-非线性动力学系统的闭环模糊迭代学习控制器设计.PDF 论坛里迭代学习控制的资料很少啊，自己先传几个......... Figure34.jpg

动态系统绘图工具！ 这是一个简单的项目，也是我在SHARIF大学学习/作业的一部分 绘图工具： 极限音 相像 orbitDiagram（可能称为分叉图） 帐篷地图 质数极坐标图中的光线（我将其称为raysInPPP） 如何使用： 安装python和pip 运行： pip install -r requirements.txt 编辑您的问题的main.py 运行： python main.py 在某些系统中，您应该运行pip3或python3

这是一本介绍系统动力学建模的书籍，属于教程类书籍。有仿真建模例子。

动力学系统辨识与建模 刘君 国防科技大学出版社 2007