在此代码中，泊松方程的边界条件是沿 4 个端壁的已知电位 100V 和 -100V。 两个电荷为 2nC 的相同偶极子放置在 x=10 和 x=-10 处。 泊松方程使用有限差分法 (FDM) 迭代求解。 泊松方程的解被绘制为电势等值线。 电场使用梯度函数计算，也显示为颤动图。

matlab的slam代码 graphslam 图优化的从推广到应用： 这是一个利用图优化的二维平面的激光SLAM的练习，源代码来自： 依赖项：numpy，scipy（求解稀疏矩阵会大大的加快速度），matplotlib（绘制结果）

使用NI PCT-7354运动控制卡控制步进电机闭环二维平面运动，

支持输入坐标及强度（如电场强度等），得出二维平面强度分布图

matlab 均方误差的代码 EKF-2D-SLAM EKF-SLAM步骤 运动更新 运动更新时，固定点坐标不变，所以只需要根据运动方程更新(x,y,α)及其协方差与互协方差即可。 观测到曾经观测过的固定点 这时候依次对观测到的特征点信息进行EKF更新 Landmark observations are processed in the EKF usually one-by-one 观测到新的固定点 这时候观测到新的固定点，需要进行状态增广。根据逆观测方程，使用观测信息推测出新加的增广状态均值与方差，然后加入到总体的状态与协方差矩阵中。 Matlab代码 主文件为slam.m，运行即可。 文档 paper文件夹里面有pdf文档，里面的公式可能会有些许笔误，最新的更新请访问 结果展示 传感器探测范围与路标点 第一次状态增广 状态持续扩大 状态增广已停止 改动 2020/2/21增加了轨迹显示

利用自动编码器实现手写数字图像数据集的二维平面的展示 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=False)#独热编码设为False # xs, ys = mnist.train.next_batch(10) #这个函数是取出一些数据。是从训练集里一次提取10张图片。则xs中存储的是图像的数据，ys存储的是这些图像对应的类别 # print (ys) #此时打印的应该是类别 # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # xs,ys = mnist.train.next_batch(10) # print (ys) #此时打印的应该是独热编码的形式

50个数据集

VC++ 简易二维平面CAD绘图程序

函数 [Material_State2,D_crco]=Isotropic_Damage_Model(Material,Material_State,e) 输入： -------- 材料：包含材料属性 Material.E（弹性模量）、Material.v（泊松比）、Material.f_t（拉伸强度）和 Material.g_f（断裂能除以单元尺寸）的变量 Material_State：包含先前增量或迭代的材料状态变量的历史变量。 它包括 Material_State.s（应力向量）、Material_State.e（应变向量）、Material_State.e_eq（等效应变）、Material_State.k（硬化参数）和 Material_State.d（损坏） 这些历史变量的初始值应该为零 重要提示：对于这个模型，这个变量应该从材料的最后一个收敛状态（即前一个增量的结束而不

用谱随机有限元方法分析了弹性模量不确定并承受确定性分布载荷的二维平面应力实体。 此参考示例在 Ghanem 和 Spanos 的第 (5.3) 节：“随机有限元：谱方法”中进行了描述。 主函数“main_ssfem_plate.m”包含此问题的逐步解决方案。 为了更好地理解代码，编写了一些对方程的引用和有用的注释。 程序估计 Karhunen-Loève 展开式（变量 'KLterms'）和多项式混沌的给定阶数（变量 'p_order'）、均值和标准差位移响应场中的数项； 还有在给定的实体自由度下位移的相应 PDF 和 CDF。 文件夹“result_MCS”包含一个 .txt 文件，其中包含用于比较目的的蒙特卡罗模拟方法获得的解决方案。 该方法的完整描述在： http://www.bdigital.unal.edu.co/51037/ 值得一提的是，可以在FERUM软件http://