二、复合Poisson过程 定义3.6: 物理意义: 如 表示粒子流，

Poisson Processes 珀松随机过程

通过在不同比例尺网格上使用Richardson外推法和四阶紧致有限差分方案，在粗糙网格上计算出六阶解。 应用其他三种技术在细网格上获得六阶解，从而给出了三种基于理查森外推的六阶紧致计算方法。 通过分别在二维泊松方程上仔细分析截断误差，我们从理论上比较了这三种六阶方法的准确性。 讨论了两个测试问题的数值结果。

是在vs环境下的qt做交互界面的C++代码实现，实现了两张图片一张选择融合区域，在另一张实现实施拖动显示融合效果的功能。由于保证了完成效果，所以稀疏矩阵的分解算法采用了LU分解比较慢，所以拖动的时候鼠标左键先点击不要移动，过四秒就出来效果再拖动。

使用“ MPB：一种改进的泊松混合技术”实现图像混合。 此方法使用Poisson图像编辑的修改版本执行自然图像融合。 参考文件： https://link.springer.com/article/10.1007/s41095-015-0027-z https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7024453 如果您使用此代码，请引用： 1- Afifi，Mahmoud和Khaled F. Hussain。 “ MPB：一种改进的泊松混合技术。” 计算视觉媒体，1.4：331-341，2016。 2- Afifi，Mahmoud等。 “使用改进的泊松混合技术的视频面部替换系统。” 2014年国际智能信号处理和通信系统专题讨论会（ISPACS）。

Possion图像编辑的Matlab实现。 在图像克隆中使用梯度域代替像素强度，通过使用预定义的边界条件求解泊松方程来混合两个图像。 基于这个想法，这提供了两种选择： 1-无缝克隆2-混合梯度有关更多信息，请阅读 Readme.pdf 指示： 1- 打开 Demo.m 2-根据需要更改文件名： source='source_image.jpg'; target='target_image.jpg'; 结\u679c='result_image.jpg'; 3 次运行演示.m 这是以下论文的实现： 佩雷斯、帕特里克、米歇尔·冈内特和安德鲁·布莱克。 “泊松图像编辑。” ACM图形交易（TOG）。 卷。 22. 第 3 号。ACM，2003 年。 Github 链接： https : //github.com/mahmoudnafifi/Poisson-image-editing

如何清空matlab的代码Matlab中的二维FEM代码 这是用于在二维域上通过有限元法求解泊松方程的matlab代码。 它取自 “有关Matlab的50行内容的评论：短有限元实现” 例子 样本：其中包含论文中的示例网格 Gamma：通过在Matlab中运行Gamma.m生成网格 正弦波 square：通过在matlab中运行square.m生成网格 如何在“正方形”中运行代码 bash> cd square 启动Matlab bash> matlab 生成网格 >> square(30) >> close all >> clear all 将路径添加到fem代码并运行它 >> addpath(path,'../src') >> fem_50()

matlab最简单的代码该代码是对“大约50行Matlab的注释：简短的有限元实现”的Matlab代码的重写。 用茱莉亚语言。 对于matlab版本，请参见 去做 添加四边形的绘图解决方案。 Matlab代码使用trisurf，可以绘制三角形和四边形。 我在PyPlot中找不到等效的功能。 我通过PyPlot的tricontour函数在Julia代码中使用等高线图。 如果您在“样本”中运行示例，它将通过对它们进行三角剖分来绘制四边形。 如何在“正方形”中运行示例 您需要安装PyPlot软件包以绘制结果。 import Pkg Pkg.add("PyPlot") 首先，生成网格 bash> cd square 通过在Matlab中运行square.m生成网格（julia版本未完成） matlab> square(30) matlab> quit 运行fem代码 bash> julia run.jl 你应该得到这样的解决方案 构造稀疏矩阵 初始化空的nxn稀疏矩阵的最简单方法是 julia> A = spzeros(n,n) 这利用了64个字节的整数和浮点数。 对于较小的问题，使用32个字

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？

ppmlhdfe ：具有多个固定效应水平的泊松伪似然回归 当前版本： 2.2.0 02aug2019 跳转到： 另请参见： | | | | | ppmlhdfe是一种Stata软件包，可实现具有多重固定效应的Poisson拟最大似然回归（PPML），如。 由于在开发了程序，因此所采用的估计器对于统计分离和收敛问题具有鲁棒性。 最近更新 2.2版02aug2019：由于提高了IRLS加速度（请参见）以及更快地进行了分离检查，从而大大提高了速度。 2.1版04apr2019：增加了实验。 对于Poisson模型，它不像其他GLM那样有用，因此默认情况下已关闭。 您可以通过包含选项use_step_halving(1)来启用它。 您可以设置的其他选项是step_halving_memory(0.9)和max_step_halving(2) （括号中的默认值）。 引文 （在此处下载Bib