GraphGenerator 根据随机网络和无标度网络模型的图形生成器。 介绍 应用程序接口明显分为两部分：一个是根据随机网络模型生成图（根据Erdos-Renyi），另一个是生成无标度图（根据Barabasi-Albert模型）。 随机网络（Erdos-Renyi） 随机网络是在完全随机的过程之后创建两个节点之间的每个链接的网络。 有多种方法可以实现此模型，其中最著名的是Erdos-Renyi的方法。 根据该模型，选择每对节点，并以概率p链接（或不链接）它们，这对于整个网络是相同的。 要根据此模型生成图形，需要两个参数： 图中的节点总数。 它必须是一个大于0的值。 在任何两个节点之间生成链接的可能性。 它必须是介于0.0和1.0之间的值。 无标度网络（Barabasi-Albert） 无标度网络是其度分布遵循潜在定律的网络。 与随机变量相比，它的主要区别在于该模型考虑了集线器

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使用使用C/C++语言生成一个随机迷宫游戏语言生成一个随机迷宫游戏迷宫相信大家都走过，毕竟书本啊啥啥啥的上面都会有迷宫，主要就是考验你的逻辑思维。那么我们学习C

香港理工大学 “智能信号与信息处理的理论基础与工程方法” 课程。老师讲课非常细致，理论对研究很有帮助，建议修读！ 第一次课主要讲解了矩阵和线性系统 第二次课主要讲解了子空间和基 第三次课主要讲解了矩阵的指数型、对角化和微分方程 第四次课主要讲解了Jordan 标准型和其他型在控制系统中的应用 第五次课主要讲解了度量理论基础和概率的由来 第六次课主要讲解了随机变量和高斯分布 第七次课主要讲解了估计方法，尤其是无偏最小方差估计 第八次课主要讲解了约束优化和支持向量机算法 第九次课主要讲解了 KMeans 和高斯混合模型等聚类算法 第十次课主要讲解了神经网络算法 第十一次课主要讲解了主成分分析、线形判别分析等算法 Reference: EIE6207 Theoretical Fundamental and Engineering Approaches for Intelligent Signal and Information Processing

矩阵位移法matlab代码扩散实验 这些文件是在Matlab中为2012年秋季学期在圣路易斯华盛顿大学的生物物理实验室课程中创建的。 作者 菲利普·托马斯（Philip Thomas），github.com / philipthomas，philipithomas.com Mohammad Hashim，github.com / mohashim 课程资料 来源： 物理360 圣路易斯华盛顿大学物理系 扩散实验室描述 扩散在生物学的许多过程中起着重要作用。 扩散背后的物理机制是由于分子尺度上发生的碰撞而导致的随机位移，也称为布朗运动或随机游动。 在本实验中，您将使用简单的模型和基于Matlab的计算机仿真来探索随机游走的数学。 来源： 随机游走 实验从定量标准随机游动开始。 对一维和二维模拟进行编码，并将数据可视化为直方图，对于二维模拟，还可视化为路径图。 DLA 背景 扩散限制聚集（DLA）是这样的过程，其中由于布朗运动簇而使颗粒经历随机游走而形成这些颗粒的聚集体。 Witten和Sander在1981年提出的这一理论[1]适用于以扩散为系统主要传输方式的任何系统中的聚集。 可以在许

1.构建出一个简单的系统模型：x[k]=h[k]*s[k]+n[k]。对输入的名字采用QPSK调制，得到发送信号s[k]、h[k]为信道、n[k]为噪声； 2.假设已知发送信号s[k]与接收信号x[k]，分别采用MVU与MMSE方法估计得到信道h[k]，绘出误差与信噪比关系曲线； 3.分别采用MVU与MMSE方法，用估计得到的信道h[k]和接收信号x[k]恢复出发送信号s[k]，再进行译码，检查与输入的名字是否一致。 有报告、源程序

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