This book explains and helps readers to develop geometric intuition as it relates to differential forms. It includes over 250 figures to aid understanding and enable readers to visualize the concepts being discussed. The author gradually builds up to the basic ideas and concepts so that definitions, when made, do not appear out of nowhere, and both the importance and role that theorems play is evident as or before they are presented. With a clear writing style and easy-to- understand motivations for each topic, this book is primarily aimed at second- or third-year undergraduate math and physics students with a basic knowledge of vector calculus and linear algebra.

作者：Yehuda Pinchover and Jacob Rubinstein 斯坦福教材

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障碍物问题 在变分不等式和自由边界问题的数学研究中，障碍问题是一个经典的激励例子。 问题是找到弹性膜的平衡位置，该弹性膜的边界保持固定，并且被限制在给定的障碍物上方。 它与极小曲面的研究以及势论中集合的容量的研究密切相关。 应用包括研究多Kong介质中的流体过滤、约束加热、弹塑性、最优控制和金融数学。 请参阅。

EvoFuzzy 这是用于调整模糊推理系统的的非常简单的Python实现。 要求 已知依赖项： Python（3.5.5） 脾气暴躁（1.14.2） Matplotlib（2.2.2） 要安装依赖项，请cd到存储库的目录并运行pip install -r requirements.txt 代码结构 anfis.py ：包含python ANFIS实现。 diffevo.py ：包含差异进化算法的python实现（基于）。 fobj.py ：包含几个目标函数。 mackey.py ：包含一个示例，该示例使用差异演化来调整ANFIS以预测Mackey Glass系列。 本示例在序列的1500个点上训练系统，并绘制实际序列与预测序列的关系图。 要运行示例，请cd到存储库的目录并运行python mackey.py 去做： 实现除高斯人以外的成员资格功能。 实施其他进化算法来

Haberman 实用偏微分方程 with 傅里叶变换

该书是Kobayashi与Nomizu合写的微分几何基础

采用差分进化算法（Differential Evolution）优化LSTM回归预测，全中文注释，内置数据集，可以matlab2019上直接运行（已测试）

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matlab最简单的代码差动驱动机器人运动 MATLAB脚本，用于在2D环境中模拟简单的轮式移动机器人并探索用于航位推算位置跟踪的运动学模型。 差速驱动移动机器人的运动模型 在任何移动机器人技术项目中，知道如何估计机器人的位置对于任何应用程序都是至关重要的。 要确定机器人在其环境中的位置，需要某种模型来根据对机器人的控制输入来估计其位置。 最常见的是，我们使用机器人的线速度和旋转速度作为运动学模型的输入。 这些速度可以来自多种来源，例如机器人，惯性测量单元或车轮编码器的指令速度。 对于此应用程序，我们将考虑最常见的情况之一：使用车轮编码器跟踪差动驱动机器人的2D姿态。 基础知识 在进入代码之前，让我们花一些时间定义一些术语，并提供一些您之前可能已经看到的基本背景信息。 但是为了完整起见，对于可能是第一次接触此信息的读者，我将在这里重新介绍其基础知识。 首先要定义的是“全局框架”或“世界框架”。 这是用于定义机器人所处环境的坐标系。 对于此项目，我们正在考虑使用2D机器人，因此它将存在于2D x，y全局坐标系中。 我们将定义机器人的2D姿势如下： 机器人的姿势与其在全局框架内的x，y位置