matlab优化泊松方程代码漂移扩散模型 这是用Python编写的一维模型，该模型使用有限差分求解半导体泊松漂移扩散方程。 该模型模拟了光照下的太阳能电池，但也可以适用于其他半导体器件。 可以对其进行修改以解决其他系统（即，通过更改边界条件，添加重组率和修改生成率）。 使用称为Gummel方法的自洽迭代方法求解方程。 为了确保连续性方程的数值稳定性，使用了Scharfetter Gummel离散化以及新旧解决方案的线性混合。 表现 使用Numba @jit装饰器可以加速代码。 示例CPU时间：不使用Numba：469.7秒使用Numba：73.7秒 得出的结论是，Numba的工作量很轻，而且性能显着提高。 您可以在此处阅读有关Numba的信息： C ++和Matlab实现 您可以在这里找到相同模型的C ++和Matlab实现以及2D和3D版本： 性能比较： 对于网格尺寸为dx = 0.25nm，系统尺寸为300nm的一维代码： Python：69.8秒Matlab：40秒C ++：3.7秒 因此，当前的C ++版本要快得多，可能具有阅读不太优雅的缺点。

任意二维域上的泊松 使用有限元方法求解具有 RHS f 和 Dirichlet 边界条件的任意二维域上的泊松方程。

使用标准 5 点模板在 2x2 正方形域上以迭代方式（要指定迭代次数）求解 2D 泊松方程。 已使用齐次诺依曼边界条件。

基于信息论论证，信号干扰加噪声比或 SINR 被认为是无线通信中的关键性能指标。 这些 Matlab 脚本计算（通过集成或模拟）多层网络中典型用户（或 UE）的基于 SINR 的 k 覆盖概率，该网络具有恒定的基站密度（对于每一层）和基于公共路径损耗指数的[1]（单层）和 [2]（多层）中概述的泊松网络模型。 结果适用于整个 SINR 域，即当 SINR 阈值 tau>0 时，而不仅仅是 tau>1，并且适用于任意衰落/阴影或“传播效应”。 对于较小的 tau 值，例如小于 0.1（或 -10 dB），计算可能需要更长的时间。 以“ Test”开头的文件可以在不传递参数的情况下执行，例如打开文件TestIntSTVsMT.m并按F5键。 以“fun”开头的文件是需要传递参数的函数文件。 k覆盖率概率的表达式由两个积分的乘积组成。 在文件 funIn.m 中计算的第一个积分（在实线上）

matlab优化泊松方程代码漂移扩散模型 这里是1D，2D和3D模型，它们使用有限差分求解半导体Poisson-Drift-Diffusion方程。 这些模型可用于为大多数半导体器件建模。 该模型的“双电荷载流子”版本当前可解决光照下的太阳能电池。 “单电荷载流子”版本解决了一种材料的电流-电压曲线，该材料仅具有空穴作为自由载流子，并且在黑暗中处于变化的施加电压下。 可以修改所有模型以求解其他系统（即，通过更改边界条件，添加重组率和修改生成率）。 使用称为Gummel方法的自洽迭代方法求解方程。 为了确保连续性方程的数值稳定性，使用了Scharfetter Gummel离散化以及新旧解决方案的线性混合。 1D /漂移扩散/单电荷载体/ src文件夹还包含使用Slotboom变量的实现，这是在不使用Scharfetter Gummel离散化的情况下实现稳定性的另一种方法。 C ++实现的要求：1D版本：C ++ 11编译器。 其中包含用于g ++编译器的make文件以及可用于通过IDE QT Creator进行编译的.pro文件。 同样，输入文件：“ parameters.inp”和“

% 本程序通过高斯赛达尔法求解二维泊松方程。 %它以d2u/dx2+d2u/dy2=f2(x,y)的形式求解方程。f2.m是二阶导数函数。 % g 是边界条件函数清除;

泊松分布仿真程序，生成泊松分布随机序列

这是在规则矩形网格上二维快速泊松求解器的简单实现。 基本方法是有限差分格式。 实施了 5 点、9 点和修改后的 9 点方法，同时使用 FFT 来加速求解器。 这种方法主要是 Arieh Iserles 数值分析教科书中描述的过程的实现。 更多信息请访问http://www.mrl.nyu.edu/~harper/poisson.htm 我目前还在将代码扩展到 3d 以及 Helmholtz/Modified Helmholtz 方程。

泊松曲面重建论文源码分析PoissonRecon.cpp

【问题描述】 泊松分布是一种常用的离散型概率分布，数学期望为m的泊松分布的分布函数定义如下： P(m, k) = mk * e-m/k! (k = 0, 1, 2, 3, …) 对于给定的m和k (0泊松分布的值，值以科学格式输出，保留小数点后6位有效数字。 【输入样例】 1 0 【输出样例】 3.678794e-01