高斯牛顿继承matlab代码计算机图形学–质量弹簧系统 背景 阅读《计算机图形学基础知识》(第4版)的第16.5章。 读 质量弹簧系统 在此作业中,我们将考虑对可变形形状进行动画处理。 我们通过将形状视为和的网络来对形状的物理行为进行建模。 我们可以将形状视为每个顶点是一个点质量,每个边缘是一个弹簧的形状。 给定初始条件(每个点的起始位置和起始速度,如果有的话),我们将按照物理定律创建动画。 在现实世界中,物理学是确定性的:如果我们知道当前状态,就可以确定下一个状态是什么(至少在我们正在考虑的范围内)。 对于我们的物理模拟也是如此。 我们开始的定律是牛顿第二定律,该定律规定作用在物体上的力$ \ f∈\R³$必须等于其质量$ m $乘以其加速度$ \a∈\R³$: $$ \ f = m \ a。 $$ 注意$ \ f $和$ \ a $是向量,每个向量都有一个大小和一个方向。 我们将通过要求该方程对于我们网络中的每个点质量为真来构建我们的计算仿真。 作用在第i个点质量上的力$ \ f_i $只是来自任何入射弹簧边缘$ ij $和任何外力(例如重力)的力之和。 物理对象,我们说它们的势
2024-05-03 17:35:50 12.37MB 系统开源
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MATLAB代码:基于概率距离的场景快速削减的风光场景生成与削减方 关键词:风光场景生成 场景削减 概率距离削减 蒙特卡洛 参考文档:《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台:MATLAB平台 优势:代码具有一定的深度和创新性,注释清晰,非烂大街的代码,非常精品 主要内容:代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟,首先由一组确定性的方案,通过蒙特卡洛算,生成50种光伏场景,为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题,采用基于概率距离快速削减算的场景削减,将场景削减至5个,运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景,并给出相应的概率,可移植以及可应用性非常强
2024-05-02 20:35:57 297KB matlab
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包含所有你想要的东西哈。。特别是运筹学的层次分析。。
2024-05-02 11:34:14 554KB 层次分析法 excel
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基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方,提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现,结合节点间数据并行和节点内多任务并行,实现了对分治算中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题,提高了并行性;节点间通过改进合并过程中的通信流程,使组内进程间只进行互补的数据交换,降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算在计算效率和扩展性方面的优势.
2024-04-30 15:00:14 860KB 并行计算 分治算法
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部分代码如下:需要的可联系我:QQ627845967 #include"iostream.h" #include "stdio.h" #include "malloc.h" #include "conio.h" struct Lchar{ char char_ch; struct Lchar *next; }Lchar,*p,*h,*temp,*top,*base; char curchar; char curtocmp; int right; int table[5][8]={{1,0,0,1,0,0}, {0,1,0,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}, {0,1,1,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}}; int i,j; void push(char pchar) { temp=(struct Lchar*)malloc(sizeof(Lchar)); temp->char_ch=pchar; temp->next=top; top=temp; } void pop(void) { curtocmp=top->char_ch; if(top->char_ch!='#') top=top->next; } void doforpush(int t) { switch(t) { case 0:push('A');push('T');break; case 5:push('A');push('T');break; case 11:push('A');push('T');push('+');break; case 20:push('B');push('F');break; case 23:push('B');push('F');break; case 32:push('B');push('F');push('*');break; case 40:push('i');break; case 43:push(')');push('E');push('('); } } void changchartoint() { switch(curtocmp) { case 'A':i=1;break; case 'B':i=3;break; case 'E':i=0;break; case 'T':i=2;break; case 'F':i=4; } switch(curchar) { case 'i':j=0;break; case '+':j=1;break; case '*':j=2;break; case '(':j=3;break; case ')':j=4;break; case '#':j=5; } }
2024-04-28 21:47:59 245KB LR(1)
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构建了神东矿区生态修复评价指标体系,并依据此评价体系,提出了基于多层次模糊综合方的神东矿区生态修复的评价模型,依据数学模型选取3个基准年对神东矿区生态修复的可持续发展水平做出评价,结合实际情况对评价结果进行分析和探讨,指出神东矿区生态修复方面的不足之处。
2024-04-26 15:28:26 1.16MB 生态修复 模糊评价
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三相不平衡潮流计算matlab 本程序采用前推回代,考虑三相不平衡和互阻抗,可通过改变三相负荷和线路参数构建三相不平衡模型,程序有注释,有参考文档
2024-04-24 20:01:05 48KB matlab
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1.本项目采用百度地图API获取步行时间,基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地,系统输出最佳路线规划的结果,并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境:需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块:数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型,GBDT通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器,每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练;采用GBDT模型进行预测,输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量;当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间;通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型,应用穷举设计算,得出最佳路线规划;系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算,其基本思路与最佳路线规划模块一致,采用穷举得到所有路线及其总耗时,最后将它们输出,实现智能推荐。 4.博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114
2024-04-24 18:32:16 10.68MB 机器学习 python GBDT 最优路径
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小黄人搜狗输入皮肤,很可爱,很萌,界面干净,整洁
2024-04-23 19:12:44 130KB
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实验题目 考虑定解问题 方向步长取,网格比,分别用: (1)古典显格式; (2)古典隐格式; (3)Crank-Nicolson格式 计算的解,并比较结果、分析原因(精确解:)。 1算原理与流程图 2程序代码及注释 3算例求解过程 4讨论与结论
2024-04-23 10:13:22 159KB 流程图
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