Sethian (1996) 引入的 Fast Marching 算法是一种数值算法，能够捕捉 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘度解。 水平集 {x \ F(x)=t} 可以看作是一个以速度 P(x) 前进的前沿。 得到的函数 D 是一个距离函数，如果速度 P 是常数，它可以看作是到一组起点的距离函数。 Fast Marching 与 Dijkstra 算法非常相似，它在图上找到最短路径。 使用距离函数 D 的梯度下降，可以在各种设置（P 常数的欧几里德，以及 P 变化的加权黎曼流形）中提取最短路径（测地线）的良好近似。 关于 Fast Marching 算法的主要参考书是计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中不断发展的接口的水平集方法和快速行进方法JA Sethian，剑桥大学出版社，1999 剑桥应用和计算数学专着可以在 3D 中快速行进以及一些应用程序的良好评

获取地图上鼠标点击之间的距离或沿鼠标点击路径的累积距离。 数据点是通过按鼠标按钮或键盘上的任何键输入的，以下情况除外： 回车 终止数据输入。 退格键删除上一个数据点。 z 放大，以当前光标位置为中心。 x 缩小，以当前光标位置为中心。 句法距离 = gdistm 距离= gdistm（N） 距离 = gdistm('rh') 距离 = gdistm(DistanceUnit) PathDistance = gdistm('路径') 距离 = gdistm('颜色',ColorSpec) [距离，纬度，经度] = gdistm(...) 描述distances = gdistm 收集无限数量的点，直到按下返回键。 默认情况下，点之间的距离以米为单位返回。 distances = gdistm(N) 从当前地图轴获取 N 个点，并返回一个包含点到点大圆距离的向量。 可以使用鼠标定位光标

matlab开发-通过Matlab读取和写入其他注册表的值。使用matlab从注册表读取和写入值

以下 zip 文件包含两个用于分析/合成 HNM 的例程。 HNM 是语音的分析/合成模型，类似于经典的 LPC 模型。 由于本人能力有限，只实现了一个简单版的HNM，欢迎大家改进。 用法： 分析：[p,c,o]=AnHNM('3.wav'); 合成：s=SyHNM(p,c)； 然后'soundsc(s)'，享受它:-) 注：专用于 .wav 格式的 8KHz 语音

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这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

MATLAB开发的LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的预测

用于贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包。 有关文档和示例，请参见：https ://klabhub.github.io/bayesFactor/