蒙特卡洛eXtreme（MCX）-CUDA版 作者：方千千（neu.edu的q.fang） 许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3） 版本：1.8（v2020，狂暴费米子） 网站： ： 表中的内容： 什么是新的 MCX v2020代表着快速，通用和功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器开发的新里程碑。 它在功能和稳定性方面都进行了许多改进。 我们要特别强调以下主要新增功能： 内置基准，易于新用户测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件以方便数据共享 使用二进制量数据将模拟导出为JSON 适用于MCXStudio / MCX / MMC /

分别取n=20,60,100,200,采用高斯消去法、列主元高斯消去法计算下列n阶线性方程组Ax=b的解：

基于支持向量机的数据分类（libsvm）内含matlab完整版代码

随机测试有很大的优势，因为输入信号是随机的！ 因此不需要开发测试用例。 特别是在基于模型的测试框架中，有一个作为参考和操作代码（C 代码或任何其他实现）的需求模型（Simulink 模型）。 可以将相同的随机信号注入模型和代码中，并且可以调试任何故障。 可以使用任意数量的随机信号进行测试，直到发现错误或对其模型和代码充满信心。 持久性算法的随机测试示例可以在以下位置找到： http://www.mathworks.in/matlabcentral/fileexchange/39720-safety-critical-control-elements-examples 此提交包含几个函数来生成随机布尔信号、正弦波、正弦扫描和完全随机的波形组合。 还有噪声注入脚本，可插入随机噪声信号和输入信号的随机区域。 有关函数使用的示例，请参阅提交的文件 Sample1.m。

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DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释： ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列，使得机器人能够在避免碰撞的同时，尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤： #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内，从控制空间中随机采样一系列的控制输入（如速度、加速度、转向角等）。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入，使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态，检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。

基于PID与LQR控制的四旋翼飞行器MATLAB仿真模型 完美运行！有参考文献！！

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以你想要的方式从 MATLAB 中导出一个图形（希望它在屏幕上的样子），对于统一的人来说可能是一个真正的头痛，这要归功于所有需要的设置，也由于一些怪癖（又名功能和错误）之类的功能print。export_fig 的第一个目标是将绘图从屏幕传输到文档，就像您期望的那样（同样，假设它出现在屏幕上），轻而易举。 第二个目标是使输出媒体适合出版，使您能够以最初预期的全部荣耀发表您的结果。这包括嵌入字体、设置图像压缩级别（包括无损）、抗锯齿、裁剪、设置色彩空间、alpha 混合和获得正确的分辨率。 也许展示 export_fig 可以做什么的最好方法是通过一些例子。 注意：目前仅支持使用函数或 GUIDEexport_fig创建的图形。figure使用 或 AppDesigner 创建的图形uifigure仅受部分支持。有关详细信息，请参阅问题#287、#261 。