大规模SDP求解器，基于SDPT3实现文档，全部MATLAB实现，没有底层c语言库

热传递matlab代码 肛门1.0.0 ANABHT-一维稳态生物传热问题的解析求解器 康奈尔大学（C）2018版权所有。 版权所有。 由Hugo Fernando Maia Milan撰写。 接触： 巴西国家技术和科学发展法律顾问（Proc。203312 / 2014-7）为HFMM奖学金提供支持。 免费用于教育，研究和非营利目的。 有关详细信息，请参阅许可证文件。 ANABHT是一个开放源代码，用于预测给定仔猪体重的最佳补充热量。 在我们的论文中查看更多细节（Milan et al。，2018）。 这段代码是用编写的，这是类似于Matlab的编程环境。 该代码可能在Matlab上有效，但未经测试。 有关如何使用我们的数学框架获取预测的示例，请参见文件example.m。 使用此示例代码，您可以获得皮肤表面温度，皮肤表面热通量和头发涂层表面温度的预测（逐点和标准偏差）。 通过使用该代码的其他功能，也可以预测最佳补充热量。 该GitHub存储库包含代码。 有关输入数据集和处理后的数据，请参见。 裁判员 米兰HFM，Maia ASC，Gebremedhin KG。 预测仔猪最佳补充热量。

使用拉普拉斯变换求解具有差分核（卷积）的 Volterra 积分方程。

该函数用于求解丢番图方程。 这个方程应该是 C = A*E + F 的形式；其中 C 和 A 是根据您的变量的多项式（例如，拉普拉斯域中的 s 或 z 变换域中的 z），n 是 E 加一的阶数（订单{E} = n-1）。 如有任何问题或建议，请与我联系。

易于使用的Clebsch-Gordan系数求解器可在“量子力学”中添加两个角动量。 该工具是为 Thompson 博士于 2007 年夏季开设的量子力学 II 课程而创建的。 [操作说明] 通过调用“GUI”执行“GUI.m”脚本

用于耦合流固耦合的无基质高性能固体求解器 该项目为耦合的流固耦合提供了一种无基质的高性能固体求解器。 它主要是在项目和项目的基础上开发的。 描述 该程序基于和基础上，并包括以下功能： 非线性超弹性新霍克材料 牛顿-拉夫森法 无矩阵 几何多重网格预处理器 mpi并行化和向量化 Newmark时间积分 完全隐式耦合 子循环 任意数量的接口节点 可选接口节点位置 安装 为了构建程序，需要在系统上安装两个库（deal.II和preCICE）： 步骤1：安装Deal.II 至少需要9.2版或更高版本。 较旧的版本可能也可以工作，但尚未经过测试。 您可以使用以下命令行指令来下载和编译Deal.II。 请注意，该库依赖于来处理分布式网格，并且您需要根据安装情况调整P4EST_DIR 。 如果尚未安装p4est，则可能要下载并运行位于Dealii II目录中dealii/doc/e

这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

色谱法_模拟_Python 色谱方程的有限差分求解器 该项目提供了功能和使用输运弥散模型模拟多个组件色谱的示例，并支持Hery，Langmuir和SMA作为组件的等温线模型。 使用一维有限差分Euler foward方法，使用numpy进行更快的计算，使用matplotlib进行可视化。 作为边界条件，在入口处使用狄利克雷式，在出口处使用纽曼式进行浓度

小 SAT 求解器 强调代码的简单性，而不是性能，至少现在是这样 灵感来自： 运行基准 您可以从这里下载 .cnf 文件 ，提取文件以便 Makefile 可以看到它们（例如，提取 uf20-91.tar.tar.gz）。 gz 进入目录“uf20-91”，确保该目录包含在 SRC 变量中） 去做 看了minisat论文，界面不是很好... 有协程吗？ 尝试找到一种方法来解决所有可能的解决方案，知道我们只会得到第一个 CNF / 基准 介绍 ( ) 进一步阅读 维基百科 http://en.wikipedia.org/wiki/Boolean_satisfiability_problem http://en.wikipedia.org/wiki/Satisfiability_Modulo_Theories http://en.wikipedia.org/wiki/DPLL_a

omp算法matlab代码LASSO-Solver-OMP 设计师：赵俊波，武汉大学，在清华大学智能图像和文档处理国家实验室工作。 联络电话： + 86-18672365683 介绍该软件包以著名的LASSO求解器实现了正交匹配追踪算法（OMP），并且该程序是在LAPACK的帮助下以C ++编写的。 LASSO是一个关键问题，可以将其视为统计问题，但在许多应用程序中已得到广泛利用。 稀疏编码，例如，作为计算机视觉，自然语言处理和机器学习的重要工具，是基于LASSO求解器的良好发展。 OMP因其相对于基本追求或先前提出的匹配追踪（MP）的优势而广为人知。 OMP实现了更快的收敛，并克服了其他方法的一些缺点。 为了方便起见，许多实现OMP算法的代码大多是在MATLAB中实现的。 但是，由于MATLAB在遇到大迭代时并不是那么有利，因此对于某些大规模或高维问题，首选C ++。 该OMP算法的具体介绍可以在论文《正交匹配追踪-递归函数逼近及其在小波分解中的应用》 （2003）中看到。 配置要运行该项目，您应该在Visual C ++环境中预先配置LAPACK接口。 如果您访问网站，这将非常容易