统一分发函数的MATLAB代码 Matlab 的 Wasserstein 距离代码 这是一个紧凑的 Matlab 代码，用于计算一维概率分布的 1-和 2-Wasserstein 距离。 有关 Wasserstein 距离的一般定义，请参阅 。 此实现基于以下事实：对于给定的分布u和v ，1-Wasserstein 距离可以写为 和 2-Wasserstein 距离为 这里 和 参考u和v的累积密度函数，以及由下式定义的相应伪逆累积密度函数 代码假定（与 不同） u和v是离散且均匀的概率分布。 在这种情况下，存在样本使得任何u分布的随机变量满足所有k 。 这些样本是函数的输入，让我们不失一般性地假设它们越来越排序，然后累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出 该代码已在 Matlab R2017a 中进行了测试，并针对（在 1-Wasserstein 距离的情况下）和 . 后一种代码允许计算一般的 p-Wasserstein 距离，但在计算上比所描述情况的当前代码更复杂。 一些参考 Carrillo, JA 和 G. Toscani。 “非线性扩散方程的 Wasserstein 度量和大时间

用MATLAB求解求解定谔代码电子晶体结构 Kelly Offield 博士与阿拉斯加大学费尔班克斯知识库博士的本科研究于 2017 年 12 月 18 日开始 数值求解均匀晶体中电子的薛定谔方程。 最初，我们将求解与时间无关的薛定谔 H(phi)=E(phi) 在原子晶格或晶体中的电子运动。 特征值或允许的能量将使用 Matlab 代码（至少在最初）求解。 第一种情况将是一维的。 第二个将是二维的，最后，我们将解决三维情况。 为了验证理论，我们希望看到给定物理和数值参数允许的能带。 不可避免地，我们想看看这些带如何受到晶体中杂质的影响。

能耗作为衡量无线传感器网络性能的一项重要指标,通常将延长生命周期、均衡能耗作为网络协议重要的设计目标.针对静态、异构、非均匀分布的网络模型,设计带有重叠区域的分簇及簇内单跳、簇间多跳的路由算法 ----- OMU分簇路由算法,该算法中簇头不再作为数据转发节点,而主要用于簇内数据的接收与融合.通过综合考虑节点剩余能量、节点密度及与基站的距离进行簇头选举并进行分簇,形成簇间重叠区域,产生用于数据转发的中继节点.同时,建立簇头与中继节点轮换机制以达到节点能耗均衡的目的,并为每个节点建立能量最省的多跳数据传输路径.仿真结果表明,所设计的分簇路由算法,特别是在大规模部署的无线传感器网络中,能有效减少和均衡能量消耗.

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在均匀横向压力下的薄板被认为具有简支和夹紧边界条件。 使用有限元方法求解板方程。 预处理是使用标准 FEM 软件完成的。 板是离散化的等参四节点 Q4 元素。 将获得的值与标准 FEM 软件进行比较。 结果完全匹配。

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程序计算具有弹性边缘支撑的薄圆板的特征值、模态参数和归一化常数。 考虑了平移和旋转约束。 用户可以修改约束并改变泊松比。

该练习将 -1 和 +1 之间的语音电平间隔划分为 2B 个均匀间隔（对于均匀量化器）和 2B 个伪对数间隔（对于 mu-law 量化器）。 每个量化间隔的确切位置取决于量化是使用中上升间隔还是中踏间隔，还取决于量化是使用舍入和饱和间隔，还是截断和饱和间隔。

均匀设计表。均匀设计表。

卫星上使用的、延长EEPROM寿命及保证数据准确性的算法，可以用在单片机