动态图表示学习，动态图分析论文汇总项目 本项目总结了动态图表示学习的有关论文，该项目在持续更新中，欢迎大家看/星/叉！ 如果大家有值得推荐的工作，可以在问题中提出要推荐的工作，论文下载链接及其工作亮点（有优秀代码实现的工作，会优先考虑在内）。项目中表述有误的部分，也可以在issue中提出。感谢！ 引流：【这也是我们的工作，欢迎手表/星/叉】 社交知识图谱专题： : 目录如下： 静态图表示与分析工作 针对静态图表示学习以及静态图分析，挖掘领域，挑选出个人认为值得继承的引用数更高，知名度较高的或最近的一些工作。 node2vec：网络的可扩展功能学习 作者：Grover A，Leskovec J.（阿姆斯特丹大学） 发表时间：2016 发表于：KDD 2016 标签：图表示学习 概述：依据表示学习，提出了一套在网络中学习连续连续类型表示的方法，取代了传统使用人工定义的例程结构化特征的方式

这是即将出版的“金融中的高性能计算：问题、方法和解决方案”一书中“超级计算机”一章的预印本，MAH Dempster、J. Kanniainen、J. Keane 和 E. Vynckier（编辑）、查普曼和 Hall/CRC，伦敦，2017 年。本章讨论了超级计算机在学术界和工业界的金融应用中的使用。 它简要概述了超级计算的历史、当前的格局和即将到来的趋势。 除了超级计算机的编程语言和并行化接口外，还讨论了使用超级计算机的优缺点。 本章提供了两个案例研究：(i) 使用 C 和 MPI 定价篮子期权和 (ii) 使用 MATLAB 优化生命周期投资决策。 对于感兴趣的读者，它汇编了参考资料以供进一步阅读。

第十八章 动态优化模型 动态过程的另一类问题是所谓的动态优化问题，这类问题一般要归结为求 优控制 函数使某个泛函达到极值。当控制函数可以事先确定为某种特殊的函数形式时，问题又 简化为求普通函数的极值。求解泛函极值问题的方法主要有变分法和 优控制理论方 法。 §1 变分法简介 变分法是研究泛函极值问题的一种经典数学方法，有着广泛的应用。下面先介绍变 分法的基本概念和基本结果，然后介绍动态系统 优控制问题求解的必要条件和 大值 原理。 1.1 变分法的基本概念 1.1.1 泛函 设 S 为一函数集合，若对于每一个函数 Stx ∈)( 有一个实数 J 与之对应，则称 J 是 对应在 S 上的泛函，记作 ))(( txJ 。 S 称为 J 的容许函数集。 通俗地说，泛函就是“函数的函数”。 例如对于 xy 平面上过定点 ),( 11 yxA 和 ),( 22 yxB 的每一条光滑曲线 )(xy ，绕 x 轴 旋转得一旋转体，旋转体的侧面积是曲线 )(xy 的泛函 ))(( xyJ 。由微积分知识不难写 出 dxxyxyxyJ x x )('1)(2))(( 2 1 2∫ += π （1） 容许函数集可表示为 })( ,)(],,[)(|)({ 221121 1 yxyyxyxxCxyxyS ==∈= （2） 简单的一类泛函表为 ∫= 2 1 ),,())(( t t dtxxtFtxJ & （3） 被积函数 F 包含自变量 t，未知函数 x 及导数 x&。（1）式是 简泛函。 1.1.2 泛函的极值 泛函 ))(( txJ 在 Stx ∈)(0 取得极小值是指，对于任意一个与 )(0 tx 接近的 Stx ∈)( ，都有 ))(())(( 0 txJtxJ ≥ 。所谓接近，可以用距离 ε<))(),(( 0 txtxd 来度量， 而距离定义为 |})()(||,)()({|max))(),(( 000 21 txtxtxtxtxtxd ttt && −−= ≤≤ 泛函的极大值可以类似地定义。 )(0 tx 称为泛函的极值函数或极值曲线。 1.1.3 泛函的变分 如同函数的微分是增量的线性主部一样，泛函的变分是泛函增量的线性主部。作为 泛函的自变量，函数 )(tx 在 )(0 tx 的增量记为 )()()( 0 txtxtx −=δ 也称函数的变分。由它引起的泛函的增量记作 ))(())()(( 00 txJtxtxJJ −+=Δ δ 如果 JΔ 可以表为

使用 MATLAB 和 SIMULINK 进行交互式建模所需的一切。 借助当今的个人计算机，学生有能力创建电机仿真，从而使他们能够研究瞬态和控制性能并测试概念设计。 这些模拟的结果可以揭示从机器的理论和设计中可能不太明显的行为。 本书及其附带的网站提供了从背景理论和模型到常用机器系统的模拟和线性分析的实现和验证技术的完整处理。 他们包括： 三相和单相变压器，磁芯饱和建模。 三相和单相感应电机。 三相和六相同步电机，绕线和永磁场。 直流电机：四象限驱动操作、启动、速度和转矩控制。 感应电机驱动：伏特/赫兹控制和磁场定向控制电力系统研究中的同步电机：多机系统、轴扭转、励磁控制。 同步机驱动：自控和永磁场。 电机动态仿真的每一章都包含练习和项目，可以使用随附的软件进行探索。 一整章专门介绍 MATLAB 和 SIMULINK 的使用，附录提供了对所用关键数值方法的方便概述。 电机动力学

估计 Copula - GARCH、copula vines 和 Gaussian copula 图形模型的函数。

SpringBoot的jpa多数据源的动态切换项目源代码，适用于不同的用户操作不同的数据库，但是其对应的repository是一样的，可以进行http请求的动态数据源切换

计算流体力学经典教材，英文版 John.D.Anderson

Dynamic Bone可给角色骨骼和关节增添物理效果。只需简单设置，角色的头发、衣服、胸部等部分就会拥有逼真的动作。 功能 - 非常容易设置，无需编程。 - 快速稳定的物理模拟。 - 适用于 Mecanim 和旧版动画。 - 支持所有版本的 Unity，从 Unity 4 到 Unity 2019，适合移动端。 - 包含完整的源代码。

DTW（Dynamic Time Warping / 动态时间归整） python实现的Demo 基于 python 2.7 实现

TE故障检测数学代码用于故障检测的动态图嵌入 论文“用于故障检测的动态图嵌入”的代码 Matlab版本应晚于R2015b 演示代码可在目录“ Matlab_code”中找到。 开发它们以对故障1的数据进行故障检测。开发文件“ myConstructW.m”以获得等式（6）的相似性。 在文件中，我们根据本文中的等式给出注释。 主程序“ myfunction_tensorLPP_markov_paper.m”可以直接运行。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”是主程序所需的代码。 “ TensorLGE.m”和“ TensorLPP.m”都是由邓凯（Deng cai）设计的，邓蔡是发表在《神经信息处理系统18》（NIPS 2005）上的论文“ Tensor子空间分析”的第二作者。 文件“ kde.m”是内核密度估计的代码，用于确定T2和SPE统计信息的控制限制。 “ File_published_by_matlab_in_PDF.pdf”是运行结果以及使用MATLAB:registered:R2015b发布的代码。 “ Files_and_results_published_by_matl