常规相似度测量方法的性能受到高维数据维数诅咒的严重影响，原因是稀疏维数和噪声维数之间的数据差异占据了很大一部分相似度，从而导致任何结果之间的差异。提出了一种基于归一化净格子空间的高维数据测量方法，将每个维的数据范围划分为几个区间，将不同维的分量映射到对应的区间上，只有相同或相邻区间的分量为了验证该方法，为验证该方法，使用了三种数据类型，并比较了七种常见的相似性测量方法。 实验结果表明，该方法的相对差异随维数的增加而增加，比常规方法高出约两个或三个数量级。此外，该方法在不同维度上的相似范围为[0，1 ]，适合进行降维后的相似性分析。

基于格子Boltzmann 方法的页岩气微观流动模拟

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Boltzmann方法的理论及应用-何雅玲&格子Boltzmann方法的原理及应用-郭照立 二合一版本

使用最简单的逻辑，只检测大的错误，小错误还得细纠。 嫌找的麻烦顺手写的帮我从7个错误降低到了2个。 只能单条单条的对比[M]，[J]，[D]的，但是应该够用了。

本文基于耦合映像格子的相继故障模型，利用仿真和统计分析的方法，研究了ＢＡ同构依存网络（ＢＡ-ＢＡ）和异构依存网络（ＢＡ-ＥＲ）在随机攻击和蓄意攻击两种攻击方式下的相继故障行为．本文选择了偏好依存和随机依存两种方式分别构建了依存网络．研究结果表明∶（１）同构的偏好依存网络和随机依存网络表现出了类似的相继故障特性，即这两种依存方式下的网络都对随机攻击鲁棒，对蓄意攻击脆弱．同时，随机依存方式能增强ＢＡ同构依存网络的鲁棒性．（２）异构的偏好依存网络和随机依存网络表现出了和ＢＡ同构依存网络相反的特性，即异构的依存网络对随机攻击脆弱，对蓄意攻击鲁棒，且随机依存方式也增强了异构依存网络的鲁棒性．本文的研究结果对进一步理解相互依存网络的拓扑结构及依存方式对依存网络鲁棒性的影响有重要的参考价值．

福尔摩斯 fplll 包含几种格算法的实现。 该实现依赖于浮点正交化，并且 LLL [ ] 是代码的核心，因此得名。 它包括浮点 LLL 缩减算法的实现 [ ， ]，提供不同的速度/保证比率。 它包含一个“包装器”，用于选择估计的最佳变体序列，以便尽可能快地提供有保证的输出 [ ]。 在包装器的情况下，变体的连续性对用户来说是无知的。 它包括 BKZ 缩减算法 [ ] 的实现，包括 BKZ-2.0 [ ] 改进（极端枚举修剪、块的预处理、提前终止）。 此外，还支持滑动减少[ ]和自双BKZ[ ]。 它还包括 Kannan-Fincke-Pohst 算法 [ , ] 的浮点实现，该算法可找到最短的非零晶格向量。 最后，它包含枚举算法的一个变体，该算法计算最接近给定向量的网格向量，该向量属于网格的实际跨度。 fplll 是在自由软件基金会发布的（2.1 版，或您选