《动态系统与MATLAB应用》是一本深入探讨动态系统理论及其在MATLAB环境下实现的教材。这本书涵盖了广泛的动态系统主题，旨在帮助读者理解和解决实际工程和科学问题。MATLAB是一种强大的计算软件，广泛用于数值分析、矩阵运算、图形绘制以及算法开发等，尤其在处理动态系统时表现出极高的效率。 在MATLAB中，动态系统通常被建模为常微分方程（ODE）或差分方程。书中的内容可能包括如何将物理系统模型转换为数学模型，然后用MATLAB的ode45或其他求解器来模拟这些方程。 ode45是MATLAB中的一个标准函数，用于求解非 stiff 问题，它使用四阶Runge-Kutta方法。 书中可能讲解了如何分析系统的稳定性，例如通过计算特征值和特征向量，或者利用Lyapunov函数。"Lynch_2007.zip"可能是对Lynch关于动态系统稳定性的研究的引用或补充材料，提供更深入的理论和案例。 动态系统的应用广泛，包括控制系统设计、生物系统建模、经济预测和动力学网络分析等。书中可能有实例章节，展示了如何使用MATLAB解决这些问题，比如如何设计PID控制器，或者如何模拟传染病的传播模型。 "loadFile.do.htm"和"loadFile.do_files"可能包含的是用于加载和处理数据或脚本的辅助文件，这些文件通常与MATLAB的工作流程相关，可能是为了演示如何导入数据，或者运行特定的MATLAB代码来分析动态系统。 这本教材的目标是让读者掌握动态系统的基本理论，并学会利用MATLAB这一工具进行建模、仿真和分析。通过阅读和实践，读者将能够理解和解决各种动态系统问题，提高其在工程和科学研究中的能力。

非自治随机系统不变流形的逼近，付红波，刘显明，本文考虑非自治系统不变流形的随机逼近问题,该问题涉及著名的Wong-Zakai逼近。我们讨论了一类带随机参数的非自治系统的不变流形,并证

Stability Theory of Switched Dynamical Systems

SysIdentPy是一个Python系统模块，用于使用基于numpy构建的NARMAX模型进行系统识别，并根据3条款BSD许可进行分发。 该项目由Wilson RL Junior，Luan Pascoal C. Andrade和Samir AM Martins在系统识别学科的项目中启动。 塞缪尔（Samuel）于2019年初加入，此后做出了贡献。 文献资料 网站： ： 例子 SysIdentPy现在支持NARX神经网络和常规估计器，例如sklearn估计器和Catboost。 范例 from torch import nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt from sysidentpy . metrics import mean_squared_error fro

广义图胞映射算法，基于广义胞映射和图论算法，HSU

Dynamical Systems with Applications using MATLAB" covers standard material for an introduction to dynamical systems theory. The text deals with both discrete and continuous systems. There are applications in mechanical systems, chemical kinetics, electric circuits, interacting species, economics, nonlinear optics, biology, neural networks and materials science, for example. These MATLAB programs have been written to supplement the textbook, and give the reader a real hands-on experience. The text is aimed at senior undergraduates, graduate students, and working scientists in industry. The book has been published by Birkhauser in July 2004. Table of Contents of the book (contents.txt) and the M-file and Simulink model file index (index.txt) can be read on Lynch2007.zip

基于MATLAB的混沌系统及应用，经典书籍，通俗易懂，难得的是附有matlab程序。

环matlab代码动力系统 仓本 著名的 Kuramoto 耦合模型的实现 [1,2]。 当前版本 (0.3) 提供： 谐波耦合项。 可以激活几乎没有预定义的任何类型的扰动。 贝叶斯-仓本 类在存在噪声的情况下执行时间演化耦合系统的动态贝叶斯推理 [3,4]。 基于一组论文（例如见下文）和作者之一提供的 MatLab 代码的算法 ()。 参考 [1] Kuramoto, Y. (1984)。 化学振荡、波和湍流（第 19 卷）。 [2] Acebron, JA 等 (2005)。 Kuramoto 模型：同步现象的简单范例。 现代物理学评论，77（1），137-185。 [3] A. Duggento 等人，“时间演化相互作用的动态贝叶斯推理：从一对耦合振荡器到振荡器网络”，Phys. E 版，2012 年。 [4] Tomislav Stankovski 等人，“时间演化动态贝叶斯推理教程”Eur。 物理。 J. 专题 223，2014 年。

纽约联储DSGE模型（版本1002） DSGE.jl包实现了纽约联储动态随机一般均衡（DSGE）模型，并提供了通用代码来估算许多用户指定的DSGE模型。 该软件包在Liberty Street Economics博客文章。 （我们之前将模型称为“ FRBNY DSGE模型”。） 此Julia语言实现反映了Liberty Street Economics博客文章包含的MATLAB代码。 单击上面的docs|dev按钮可以访问代码的docs|dev 。 有关最新型号版本的文档，请阅读此 。 纽约联储DSGE团队目前正在扩展代码，以解决和估计异构代理模型。 过滤和平滑算法可在已注册的软件包。 可以在注册软件包找到用于估计DSGE模型的顺序蒙特卡洛（SMC）采样的。 的基础AbstractModel类型，从该AbstractDSGEModel类型导出，在已注册的包被定义 。 纽约联储可酌

pygpc 基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱 基本功能： N维系统的高效不确定性分析 使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析 轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型... 并行化概念允许并行运行模型评估 高效的自适应算法可以分析复杂的系统 包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程 包括最新技术，例如： 投影：确定最佳折减基数 L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估 梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性 多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统 优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛 应用领域： pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它： 非破坏性测试： 无创性脑刺激： 经颅磁刺激：