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

统一墨水 在Unity上实现的称为Moxi的基于格子Boltzman方程的墨水模拟。 与本文中的算法相比，该实现的参数较少，并且对其算法进行了稍许修改，以使其调整简单且健壮。 兼容性 在Unity 2019.3.0f1，Windows10（RTX 2080 max-q）上进行了测试。 资料来源 Moxi论文-http: 关于格子Boltzmann - 执照

matlab仿真曲线生成代码格子-玻尔兹曼方法-GPU 该程序是GPU CUDA版本D3Q19 BGK格子Boltzmann方法计算流体动力学求解器，用于模拟稳态/非稳态3D单相牛顿流，其中不考虑运动边界和体力（即重力）。 与CPU串行代码相比，此GPU代码在NVIDIA Geforce 2080ti中的速度快250倍以上，在NVIDIA Geforce 1050ti中的速度快140倍以上，并且具有相同的精度。 要运行它，必须具有CUDA Toolkit的NVIDIA GPU。 它包含：A. LBM讲义； B。 作者的博士学位论文（第4章详细介绍了LBM的实现）； C． 关于统一笛卡尔网格生成的论文（CartGen：鲁棒，高效且易于实现的统一/八叉树/嵌入式边界笛卡尔网格生成器）； D． 三个用于表面重建/平滑的Matlab工具（MyCrustOpen，fitNormal和smoothpatch）； E. Matlab函数geo_preprocess生成统一的笛卡尔非人体拟合网格； F.四个模拟案例： Lid_driven_cavity：稳定的层流 Poiseulle_flow：稳定的

中班美术欣赏：格子画.doc

HTML5实现输入密码(六个格子)，使用 html + css + js + jquery包含获取密码值，清空密码值，显示错误信息，隐藏错误信息方法，希望大家能用到。

基于单项耦合映像格子模型，不变分布特性的研究，matlab程序

c语言涂格子游戏（也叫点灯游戏）源码控制台版本CMD实现，拿来做课程设计很不错

对于想要研究 RK 型格子 Boltzmann 不混溶两相模型的新人，此代码可以用作起点。 它可以更好地理解 RK 型格子 Boltzmann 两相模型。 此 m 代码重现了以下参考资料的第 3.2 节“稳定气泡”中表 3 的一些结果： R1) Leclaire, S.、Reggio, M. 和 Trépanier, J.-Y. (2012)。 不混溶两相流晶格玻尔兹曼模型的两个重新着色算子的数值评估，应用数学建模 36(5)：2237-2252。 结果存储在文件“results.txt”中。 代码“main.m”需要几个小时才能完成所有模拟。 此外，可以使用以下参考的各向同性颜色梯度来代替使用二阶非各向同性颜色梯度： R2) Leclaire, S.、Reggio, M. 和 Trépanier, J.-Y. (2011)。 用两相流晶格玻尔兹曼模型模拟极高密度比率的各向同性颜色梯

用格子Boltzmann方法模拟Rev尺度下充满多孔介质方腔的自然对流，与文献结果相符