根轨迹的模值条件与相角条件 -1 j=1 m n 1 + K* = 0 ∏ ∏ ( ( s s - - zj pi ) ) i=1 ∑∠(s-zj) －∑∠(s-pj) = (2k+1) π k=0, ±1, ±2, … j=1 i=1 m n j=1 m n K* = 1 ∏ ∏ ︱ s s - - zj pi ︱ ︱ ︱ i=1 j=1 ∏ ︱ s - zj ︱ ∏ s - pi ︱ ︱ i=1 m n K* = 相角条件: 模值条件: 绘制根轨迹的充要条件 确定根轨迹上某点对应的K*值

直方图变换,SML 映射 和 GML ,图像水印,泊松融合。详细matlab代码。别人那里拿来的，如果侵权，和我说一下。

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泊松分布MATLAB代码WDM光网络上的RWA模拟器 此存储库包含一个模拟器，该模拟器涵盖具有静态流量（基于SLE，用于建立静态光路）的基于波分复用（WDM）的全光网络上的路由和波长分配（RWA）问题。 :memo: 说明文件： 实现了以下算法： 路由 Dijkstra的算法 日元算法（也称为K最短路径算法） 波长分配 首次拟合算法 随机拟合算法 顶点着色算法 RWA合而为一 通用目标函数 遗传算法（我们的） 根据遵循泊松分布的时间（即，连续呼叫到达之间的时间与成功分配的呼叫保留在网络中占用资源的时间之间）的指数分布对流量进行建模。 此模型是从移植的。 安装 直接从PyPI通过pip： $ pip install rwa-wdm 或者，从来源： $ git clone htps://github.com/cassiobatista/rwa-wdm-sim.git $ cd rwa-wdm-sim/ $ python setup.py install --skip-build 用法 作为CLI的模块： $ python -m rwa_wdm -t rnp -c 8 -r dijkstra -w f

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Navier-Stokes-numeric-solution-using-Python- 适用于线性，非线性对流，一维和二维的Burger's和Poisson方程，使用标准壁函数的一维扩散方程，具有Dirichlet和Neumann BC的二维导热对流方程，完整的Navier-Stokes方程以及与Poisson方程耦合的腔体和二维通道流。

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泊松碟 基于页面顶部链接的论文，对带有拒绝的泊松-圆盘采样进行了实现。 检查poisson_disc.ipynb以获取示例和图解。 我没有使用四叉树。 对于更快的2D版本，您可能应该这样做。 在更高维度上，这无关紧要。 去做 使交换距离功能更容易 优化。 使用一些numpy的？

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