北斗Neumann-Hoffman码规避与捕获方法研究

场线环路matlab代码刘维尔-冯-诺依曼-Matlab 由 Marcin Konowalczyk 和 Gabriel Moise 撰写。 . 牛津大学； 2017年 此脚本通过密度矩阵的传播执行具有代表性的刘维尔·冯·诺依曼模拟。 用于模拟的量子力学系统由三个自旋组成：电子 (A,B) 和原子核 (C)。 只有一个电子通过hfc指定的超精细耦合耦合到原子核 (AC)。 该系统还受到由B0指定的外部磁场的影响。 计算针对T指定的时间点运行。 该代码旨在用于了解自旋化学的基础知识，而不是用作模拟工具。 它被大量评论。 要使用它，应该逐行阅读以了解它的作用。

函数 u = poisson1Dneumann(F,x0,xEnd) ％POISSON1DNUEMANN用Neumann求解一维泊松方程d2U / dX2 = F % 边界条件 dUdX = 0 在 X = 0 和 X = L。 % u = poisson1Dneumann(F,x0,xEnd) % % u：解向量% F：右侧向量% x0：域的起始坐标。 % xEnd：域的结束坐标。 % 检查兼容性xInt = linspace(x0,xEnd,length(F)); fInt = trapz(xInt,F); 如果 (fInt > 0.0001) || (fInt < -0.0001) disp('不满足兼容条件'); 结尾％ 解决方案N = 长度（F）； dx = (xEnd - x0) / (N - 1); b = dct(F); m = (0:length(b)-1)'; a

大数据-算法-非线性二阶Neumann边值问题的正解.pdf

虽然可以为许多常见形状的线圈找到电感的闭式表达式，但此工具允许您预测任意形状的线圈的电感。 该工具用于“智能编织”传感器的开发。 这是 Richard Dengler 描述的技术的数值实现“作为曲线积分的线环自感” ( http://arxiv.org/abs/1204.1486 ) 请注意，使用此脚本完成的计算可以使用免费软件 FastHenry2 ( http://www.fastfieldsolvers.com/products.htm#fasthenry2 ) 更快地进行计算。 为 FastHenry2 生成 Smart Braid Geometry 的脚本可从以下网址获得： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/62507-self-inductance-of-smart-braid-fiber-enhanc

大规模多输入多输出（MIMO），也称为超大型MIMO系统，是5G的一种吸引人的技术，可以提供比4G更高的速率和功率效率。 线性预编码方案能够实现接近最佳的性能，因此比非线性预编码方案更具吸引力。 但是，大规模MIMO系统中的常规线性预编码方案（例如正则归零强制（RZF）预编码）具有接近最佳的性能，但由于需要大尺寸的矩阵求逆，因此具有较高的计算复杂度。 为了解决这个问题，我们利用Cholesky分解和Sherman-Morrison引理，通过在大规模MIMO系统中利用渐近正交信道特性，提出了基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的预编码方案来进行矩阵求逆。 根据误码率（BER）和平均总和率对结果进行数字评估。 与逆矩阵的Neumann级数逼近相比，得出的结论是，在大规模MIMO配置中，通过较少的运算，基于CSM的预编码的性能优于常规方法。

使用傅里叶（余弦）变换求解带Neumann边界条件的二维泊松方程的公式推导。

以一阶波动方程为对象，构造一个与该偏微分方程相容的差分格式（最多可在一个时间层上使用5个空间点的）；使用Von Neumann分析法，参考相关文献编写程序，用数值计算方法分析你构造的差分方程的稳定性，最终获得一个稳定的差分格式。

John von Neumann: First Draft of a report on the EDVAC.pdf

有限差分方法解决Neumann条件下得Poisson方程，差分精度为二阶。计算精度高，迭代速度快。