>资源中包含（1）全局积分形式，（2）局部积分形式，（3）强形式。分别求解悬臂梁的在自由端均布载荷下的位移； >求解悬臂梁的低阶模态振型； >主要参考资料:Liu G R, Gu Y T. An introduction to meshfree methods and their programming[M]. Springer Science & Business Media, 2005. >程序语言为matlab，有部分注释及相关公式推导过程

详细讲解了ANSYS建模过程中的模型生成，对网格的整体规划，以及如何充分利用坐标系和工作面来使网格质量达到最佳。

A* Pathfinding Project 是一个功能强大并且易于使用的 Unity 寻路系统。通过快速的路径寻找，您的 AI 将立即在复杂的迷宫中找到玩家。非常适合 TD、FPS、RTS 游戏。 支持导航网格，支持3D、2D寻路。

VSCode的3D查看器 描述 预览VSCode中的3D模型 主要特点 模型查看器 支持多种格式： 3ds 3D Studio Max dae Collada数字资产交换 fbx Filmbox stl立体光刻 obj Wavefront OBJ 需要调整的几个参数，例如材质，渲染，变换 播放动画 从磁盘或在线打开模型 THREE.js编辑器 直接在VSCode内部使用 指令 从资源管理器中的上下文菜单支持的文件 Open in Editor Open in Viewer 从命令面板 Open THREE.js Editor Open URL in Viewer 配置 姓名 类型 描述 3dviewer.wireframe boolean 在线框模式下显示网格 3dviewer.background string 设置默认的背景颜色（例如'＃8f8f8f'） 3

matlab开发-代数多重网格线性分流器。这个程序求解ax=b，其中a是m矩阵。测试用例可以在amg_test.m中找到。

PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

Sun x64 系统具有的优异性能、可靠性、可维护性和灵活性，为NewEnergy 提供了与无伦比的企业IT 投资回报。Sun x64 系统的这些优势和具有强大功能与多项创新技术的Solaris 10 操作系统的结合，更是为NewEnergy 带来了丰硕盈利，而这也正是企业客户对高性能计算网格技术所企盼的东西。

INEEL 实验室首席IT 设计师Eric Greenwade 说，“Sun Opteron 处理器的运行速度，比我们以前拥有的处理器快三至十倍，从而极大地提高了我们的工作效率。我们能够同时处理许多模型，这比我们过去的能力大数千倍。最后的结果是，我们能够处理规模比过去大10 到100 倍的问题，而只需要相当于过去十分之一的时间。所以，我们对取得科研成果的信心大大增强了。”

蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

hypermesh_网格划分初级