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

openGL期末大作业——行走的机器人

Quantum walks, the quantum mechanical counterpart of classical random walks, is an advanced tool for building quantum algorithms that has been recently shown to constitute a universal model of quantum computation. Quantum walks is now a solid field of research of quantum computation full of exciting open problems for physicists, computer scientists and engineers. In this paper we review theoretical advances on the foundations of both discrete and continuous-time quantum walks, together with the role that randomness plays in quantum walks, the connections between the mathematical models of coined discrete quantum walks and continuous quantum walks, the quantumness of quantum walks, a summary of papers published on discrete quantum walks and entanglement as well as a succinct review of experimental proposals and realizations of discrete-time quantum walks. Furthermore, we have reviewed several algorithms based on both discrete- and continuous-time quantum walks as well as a most important result: the computational universality of both continuous- and discrete-time quantum walks.

基于MATLAB的视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

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水下自重构机器人行走运动稳定性准则，王旭阳，杨柯，针对水下自重构机器人海底行走时可能出现的整体平移或倾覆，提出了机器人海底行走运动的稳定性判断准则。通过建立机器人动力学平

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