元胞自动机matlab代码UCL iGEM 的 2020 元胞自动机模型 您可以在不同阶段找到 4 个带有 CA 代码的文件夹：背景代码、2D 代码、3D 代码和探索 - 背景代码显示了我们从中汲取灵感来构建此模型的原始 matlab 代码，以及在 Python（Jupyter 笔记本）中运行此代码的一些原始尝试。 如果要运行 CA 的动画（即细胞生长），请使用 figure_gif2.py 代码。 - 在 2D 代码下，您可以在跳转到三维之前访问我们在 2D 网格上达到的最远发展。 如果您想对模型有一个大致的了解，而对计算要求不高，那么这段代码非常棒。 - 在 3D 代码下，您可以找到直接绘制结果的模型的最新版本。 除了模拟的长度和时间步长的数量之外，它还考虑了 h 的大小（网格中每个单元格的大小，以米为单位），这会改变计算扩散所需的时间步长，从而改变模拟的计算成本 - 探索文件夹类似于 3D 代码文件夹，但它被编码，以便将结果保存到本地计算机中的特定文件中，以及在以前的运行中使用并从那里继续的代码。

大气污染控制工程课件 4 大气扩散浓度估算模式-第一部分

大气污染控制工程课件 4 大气扩散浓度估算模式-第二部分

AFTOX是一种高斯色散模型，可以处理点或面源连续或瞬时的液体或气体升高或表面释放。输出包括浓度等高线图，指定位置的浓度以及给定高度和时间的最大浓度。 适用于非浮力中性气体、浮力烟羽扩散。可处理瞬间的或持续的、地面或具有一定高度的源释放的气体或液体。国家环境保护环境影响评价数值模拟重点实验室使用此模型，如有侵权请联系我删除，任何版权问题与平台及本人无关，不得用于非法用途。本程序版权所有，转载及印刷请与环境保护部环境工程评估中心联系。

首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。 然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等，并通过理论分析和仿真计算比较了他们各自的优缺点及适用性。接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。在本文的第四章里，讨论了基于线性滤波技术的边缘检测算法：Marr-Hildreth方法和Canny算法。 最后，提出了一种基于各向异性扩散方程的Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法由于使用高斯滤波对图像进行平滑，往往使得算法的信噪比和定位精度下降，从而产生一些虚假边缘，使角点变圆。针对Canny算法所出现的问题，运用各向异性扩散方程代替高斯滤波，并对扩散后的图像做图像增强。实验结果表明，改进后的算法有效地提高了边缘检测的准确性，得到了比较理想的边缘检测效果。

该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。该程序采用有限差分方法（隐式和显式）仿真了一维和二维域扩散方程。

matlab终止以下代码Conn4D 4维海洋生物物理扩散模型 连接性研究涉及调查生物种群之间时空关系的存在，强度和特征。 通常，海洋生物释放大量（通常为数百万个级）的幼虫（幼虫），很难通过物理跟踪来追踪。 相反，研究人员转向数值模拟，将海洋运动模型与幼虫行为耦合。 此处描述的模型使用海洋学数据（通常由HYCOM，BlueLink，POM或ROMS等海洋模型提供）分散人工智能粒子。 工作中的基本物理过程是对流和扩散，但是粒子也能够灵活地响应其他参数，例如温度，盐度或猎物场。 由于模型的面向对象的体系结构，可以更改，改进或修改各种组件，而无需更改代码的基本结构。 然后可以以多种不同方式使用分散数据：例如，识别种群之间的源库关系； 找出关键途径或主要栖息地； 识别自然集群或生物地理区域； 或调查人口遗传结构的基础过程（以及其他许多过程）。 ＃＃＃配置 配置文件包含特定于正在运行代码的计算机的参数值。 这样做是为了准备代码可能在服务器场安排中运行的可能性，其中代码将在许多不同的机器上独立运行，然后写入单个目标。 #####示例：配置文件 uname u vname v ufile ./AUS

ebmpapst 37889_AxiTop_扩散器

系统相图matlab代码GENEUS：一般非均衡 Usadel 求解器 GENEUS 是一组数值程序，用于求解一维超导纳米结构中的 Usadel 扩散方程，无论是处于平衡状态还是非平衡状态。 这些程序非常灵活，能够处理具有例如磁性元件、自旋轨道耦合、自旋相关散射、强极化磁界面、电压梯度和温度梯度的系统。 该套件还包含用于计算所有这些混合结构的临界温度和相图的专门程序。 这些程序被构建为用户友好：它们使用简单的配置文件进行配置，其中可以包括数学表达式来初始化物理系统，并且输出很容易导入到 Gnuplot 或 Matlab 等中。 最后，代码是用现代面向对象的 Fortran 编写的，使其既简单又高效。 该软件是由他在博士研究期间开发的。 该研究由挪威 NTNU 监督。 该软件本身是在 ; 这基本上意味着你可以自由地将它用于任何目的，只要你在适当的时候给予信任。 该项目还依赖于外部库 、 和 。 如源文件本身所示，这些可以在混合开源许可证下使用。 为方便起见，这些库已与此软件页面捆绑在一起，它们的来源位于 . 有关更多信息，请参阅 .

基于ECharts+百度地图开发散点扩散图-附件资源